论文信息• 论文题目：Generic Token Compression in Multimodal Large Language Models from an Explainability Perspective• 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2506.01097• 研究团队：中国科学技术大学、Rightly Robotics• 核心作者：Lei Lei、Jie Gu、Xiaokang Ma、Chu Tang、Jingmin Chen、Tong Xu核心创新点传统方法普遍认为

普林斯顿大学和斯坦福大学团队开发出一种新压缩算法 CALDERA，能精简大模型（LLM）的海量数据，为 LLM“瘦身”。这项算法不仅有助保护数据隐私、节约能源、降低成本，还能推动 LLM 在手机和笔记本电脑上高效使用。 团队举例称，当人们使用 ChatGP T时，请求会被发送到 OpenAI 公司的后端服务器进行处理。这一过程不仅成本高昂、能耗巨大，通常还很慢。如果用户想要使用消费级图形处理单元运行 LLM，就需要对这些 LLM 进行压缩。 CALDERA 算法通过减少 LLM 冗余并降低信息层的精度来

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一家荷兰公司如何成为半导体行业举足轻重的核心企业？ASML 几乎垄断了 EUV 市场，它一年生产的 EUV 机器只有 50 台左右，单价高达 1.5 亿美元。ASML 在 2020 年的销售额超过 160 亿美元。为什么 EUV 机器如此昂贵？某种程度上它类似波音的飞机，整合了来自 4750 家供应商的零部件，协调这些供应商是非常困难的，而且每一台机器都是定制的，部分核心元件如蔡司镜头需要 40 周时间生产。每台机器重 180 吨，拆开之后能塞满 40 个集装箱，运输到亚洲需要 20 辆卡车和 3 架波

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