表征变化分析

TransPrune：面向高效大型视觉语言模型的词元变化剪枝

TransPrune: Token Transition Pruning for Efficient Large Vision-Language Model

对做 LVLM 视觉侧推理加速的人，可直接复用「词元表征在模块间传播时的幅值与方向变化」作为重要性信号，替代有位置偏置的注意力/相似度准则，且免训练即可插到 LLaVA、Qwen2.5-VL 等架构中。