arXiv ID:
2607.01876
arXiv 提交日期: 2026-07-02
SAB-LVLM:面向大型视觉-语言模型的显著性感知二值化方法 / SAB-LVLM: Significance-Aware Binarization for Large Vision-Language Models
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种名为SAB-LVLM的新方法,通过分析视觉和文本输入中不同层和模态权重的重要性,有选择地将大型视觉语言模型压缩为1比特二进制表示,从而在保持模型性能的同时大幅降低存储和计算开销,适合部署在内存和算力有限的设备上。