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Xiaoyang Qu

AAAI 2026ACL 2026ICML 2026多模态可解释性强化学习与后训练效率与系统代码
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2026 顶会论文

3
作者位次 #3/5ICML 2026Poster· Deep Learning / Foundation Models

DIVA: Harnessing the Representation Divergence in Unified Multimodal Models for Mutual Reinforcement

renjie lu · Xulong Zhang · Xiaoyang Qu · Jianzong Wang · Shangfei Wang

可解释性多模态强化学习与后训练OpenReview
作者位次 #4/5ACL 2026Poster· Natural Language Processing

From Inheritance to Saturation: Disentangling the Evolution of Visual Redundancy for Architecture-Aware MLLM Inference Acceleration

Jiaqi Shi · Xulong Zhang · Yuechan Li · Xiaoyang Qu · Jianzong Wang

摘要

High-resolution Multimodal Large Language Models (MLLMs) face prohibitive computational costs during inference due to the explosion of visual tokens. Existing acceleration strategies, such as token pruning or layer sparsity, suffer from severe “backbone dependency”, performing well on Vicuna or M...

效率与系统多模态代码OpenReview 项目页

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