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GeoGR：3D VLM 的 Token 压缩与分组路由
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AI 综述
2026年10月12日，arXiv cs.CV 出现一篇论文，提出 GeoGR——一个面向高效 3D 视觉语言模型（3D VLM）的两阶段框架。按其描述，第一阶段 GeoSemZip 把跨视角观测压缩为 3D voxel token，以减少冗余输入；第二阶段 GroupRoute 对 token 进行分组路由，使低相关 token 跳过完整的 LLM 层计算，从而降低推理开销。该报道未给出具体数据集、基线对比或加速比等量化结果，目前这一工作仅见于这篇 arXiv 报道，没有更早的报道，也没有后续进展可与之一致或对照。
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报道时间线
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10月12日
- arXiv cs.CVGeoGR：面向高效 3D VLM 的空间-语义 Token 压缩与分组路由
GeoGR 是面向 3D VLM 的两阶段框架，用 GeoSemZip 把跨视角观测压缩为 3D voxel token，并以 GroupRoute 让低相关 token 跳过完整 LLM 层。
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