美团提出HiMix！多模态大模型计算成本减少10倍！

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来源于 AI妙妙房 ，作者 妙妙房 今日论文推荐 论文名：HiMix: Reducing Computational Complexity in Large Vision-Language Models 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2501.10318 开源代码：https://xuange923.github.io/HiMix/ 导读 理解复杂内容是迈向人工通用智能（AGI）的关键一步。作为信息处理的两个核心模态，视觉和语言各自具有独特的优势：文本可以提供详细的语义信息，而图像可以呈现直观的视觉线索。如何有效整合这两种模态的信息已成为当前研究的重要方向。我们已经见证了基于多模态信息整合的复杂和更高层次语义理解的巨大研究和努力。大多数模型通过将视觉和语言特征连接起来输入到大型语言模型（LLM）中。然而，视觉序列通常比语言序列长，显著增加了计算复杂性。这促使我们思考：简单的连接是否真的是促进视觉和语言交互的最有效方法？ 简介 受益于大型语言 ………………………………