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第一部分：基本信息
- 论文标题：VISIONTRIM: UNIFIED VISION TOKEN COMPRESSION FOR TRAINING-FREE MLLM ACCELERATION
- 投稿会议：ICLR 2026（正处于双盲评审阶段）
- 核心目标：解决 MLLM 因视觉令牌过多导致的高计算成本问题，实现无额外训练的推理加速，同时保持甚至提升任务性能。
第二部分：解决的问题
（1）问题背景
多模态大模型（MLLM）里，视觉 token 特别多，尤其是高分辨率图像和视频，多到：
计算复杂度高（注意力是 O(n2)O(n^2)O(n2)）
KV cache 巨大、推理很慢
以 LLaVA 系列、Video-LLaVA 为代