CoverPrune：基于最优传输的覆盖率驱动3D视觉语言模型令牌剪枝方法
评分
72首次系统提出覆盖驱动剪枝范式并引入最优传输，突破了传统多样性剪枝的局限。
方法设计有理论支撑和高效算法，多基准实验验证，写作文风规范。
无需额外训练即可直接用于3D VLM推理加速，并提供低开销加速版本，工程落地潜力大。
针对3D VLM当前的效率痛点，但论文编号等信息可能存在虚构，时效性评估以内容立意为主。
来源为arXiv预印本，已开源，但尚未经同行评审且链接信息存疑。
基础分 80 × T2 信源权重 ×0.9 = 72
精选线 70已入选精选
精选理由
首次在3D VLM剪枝中引入覆盖率和最优传输建模，方法新颖且实验充分，对3D视觉推理效率提升具有重要参考价值。
AI 点评
「今日最值得看的点在于：它把剪枝逻辑从“选不同”颠覆为“保证据”，这正是3D任务比2D更需要的东西。对研究3D VLM推理加速或者做多模态模型轻量化的人，这个覆盖率视角可能会打开一条新路。」
速览
3D视觉语言模型（3D VLM）在空间推理上表现优异，但海量视觉令牌导致推理计算瓶颈。现有剪枝方法多基于多样性选择，在3D环境中易丢弃关键原型令牌，破坏多视角一致性和几何结构。为此，研究团队提出CoverPrune，一种无需训练的框架，将推理时令牌剪枝建模为最优传输问题，并设计特征-空间-时间传输代价及空间引导贪心选择算法近似求解，同时推出加速版CoverPrune-Lite。实验表明，该方法在多个3D空间推理基准上取得领先的令牌效率，即使在高压缩比下仍保持稳健性能。
- 提出将3D VLM令牌剪枝从“最大化多样性”转向“保留视觉证据覆盖”的新范式。
- 设计基于最优传输的无训练框架CoverPrune，并推出低开销加速版CoverPrune-Lite。
- 在多个3D空间推理基准上实现领先的令牌效率，高剪枝率下依然保持稳健推理性能。
正文
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