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视频大模型免训练推理加速综述
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AI 综述
2026年10月28日，arXiv cs.CV 刊出一篇视频大语言模型免训练推理加速综述。该综述按推理流水线阶段组织现有方法，涵盖输入、视觉编码、projector、prefill 与 decoding，并单独讨论跨阶段的训练后量化（PTQ）及其不同校准需求。作者分析干预位置如何影响证据保留与计算节省，指出局部效率提升未必转化为端到端加速；同时结合既有研究与共享评测设置下的自有实验，定量评估准确率与时延的权衡。
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最新进展10月28日 12:00
arXiv 发布视频大语言模型免训练推理加速综述，按推理流水线阶段梳理方法并评估准确率与时延权衡。报道时间线
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10月28日
- arXiv cs.CV视频大语言模型免训练推理加速综述：方法、权衡与评估
视频大语言模型的免训练推理加速综述按输入、视觉编码、projector、prefill 和 decoding 等推理流水线阶段组织现有方法。它单独讨论跨阶段的训练后量化（PTQ）及其不同校准需求，并分析干预位置如何影响证据保留与计算节省、为何局部效率提升未必转化为端到端加速。作者还结合既有研究与共享评测设置下的自有实验，定量评估准确率与时延权衡。
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