arXiv Computer Vision· Morunliu Yang, Ruotao Xu, Le Li, Yue Wang, Jianxin Zhang, Juntao Li, Yihang Lou, Siwei Feng, Peifeng Li·· 4 小时前AI 评分22
OmniSelect：面向高效全模态大语言模型的动态模态感知 token 压缩
OmniSelect: Dynamic Modality-Aware Token Compression for Efficient Omni-modal Large Language Models
AI 导读
OmniSelect 是一个免训练、模态自适应的 token 剪枝框架，用轻量 AudioCLIP 估计跨模态相关性，将输入分为 Audio-Centric、Video-Centric 和 Uniform 三种剪枝模式，并在各时间组内细粒度分配剪枝比例。该方法在无需额外训练的情况下实现高效多模态 token 压缩并保持强劲性能，已被 NeurIPS 2026 主赛道接收。
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