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V-CoLA提出面向线性注意力的视觉Token压缩框架
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AI 综述
2026年10月8日，Hugging Face Daily Papers报道了V-CoLA，一个免训练的视觉token压缩框架，专为Qwen3.5等采用线性注意力的混合架构设计。该方法通过唯一性感知重要性准则筛选关键视觉token，并配合自适应token合并策略完成压缩。报道称，仅保留50.0%视觉token即可达到原性能的99.5%，降至12.5%时仍保留88.0%以上，同时带来1.86×至6.15×的prefill加速。目前该工作处于论文发布阶段，尚未见后续实验复现或落地应用的报道。
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最新进展10月8日 08:00
V-CoLA免训练视觉token压缩框架发布，保留50%token达99.5%性能并获最高6.15×加速。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- Hugging Face Daily PapersV-CoLA：面向线性注意力的视觉 Token 压缩方法
V-CoLA 是一个免训练的视觉 token 压缩框架，专为 Qwen3.5 等采用线性注意力的混合架构设计。它通过唯一性感知重要性准则筛选关键视觉 token，并配合自适应 token 合并策略完成压缩，仅保留 50.0% 视觉 token 即可达到原性能的 99.5%，降至 12.5% 时仍保留 88.0% 以上，同时带来 1.86× 至 6.15× 的 prefill 加速。
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