山东大学与 MBZUAI 提出 TransPrune：追踪视觉 Token 演化轨迹，实现无损压缩与 60% 推理加速

山东大学与 MBZUAI 团队提出视觉 Token 剪枝框架 TransPrune，通过量化 Token 在前向传播中的幅值与方向变化（Token Transition），在保持性能无损的同时将推理成本降低 60%。该方法由 TTV 与 IGA 两个模块构成，与 VisionZip 等 projector-based 压缩方法结合时可再减少约三分之一计算量，性能仅小幅下降。