剪枝再循环：把预训练 VLM 改造为循环模型的新论文
HildeKuehne · x · 2026-10-31
论文提出 prune-then-loop 策略：不从零训练，也不在循环 LLM 上加视觉骨干，而是直接拿一个预训练好的 VLM，删除语言模型部分的一组层，然后让剩余层循环复用多次，中间用一个线性 adapter 连接循环块，从而把现有 VLM 变成 recurrent 模型。作者提供了论文链接与项目主页。
所属事件:剪层再循环策略将预训练VLM改造为循环模型(3 条相关)→
「模型」频道最新
- 曝 OpenAI 新模型因对齐问题难产，对齐故障多于其他实验室 — haider1 · 2026-10-31
- Argon 吐槽 Google:搜索被禁,想核查事实却不许自己搜 — Avg_SD_enjoyer · 2026-10-31
- Kaggle 平台大面积卡顿，ARC-AGI 竞赛照常截止拒绝延期 — JFPuget · 2026-10-31
- 语音模型之争：Native S2S 与全双工是两个独立维度 — rdesh26 · 2026-10-31
- 预注册训练曲线预测：TabPFN 14 个后续检查点全部命中 — ZimingLiu11 · 2026-10-31
- KAN 作者议训练曲线预测:微调 LLM 不如表格基础模型 TabPFN — ZimingLiu11 · 2026-10-31