V-CoLA：面向线性注意力的视觉 Token 压缩方法
V-CoLA 是一种免训练的视觉 Token 压缩框架，专为 Qwen3.5 等采用线性注意力的混合架构设计。它通过唯一性感知的重要性准则筛选关键视觉 Token，并配合自适应 Token 合并策略完成压缩。实验显示，仅保留 50.0% 视觉 Token 即可达到原性能的 99.5%，保留 12.5% 时仍超 88.0%，prefill 提速 1.86 至 6.15 倍。
#论文/研究
Hugging Face Daily PapersAI 评分4242 Hugging Face Daily PapersAI 评分5353 SparseDecoding：面向解码的 LLM 剪枝框架
SparseDecoding 提出一种面向解码阶段的剪枝框架，用稠密模型自回归生成（不含 prefill）时收集的逐层激活构建校准矩阵，使剪枝目标与解码激活对齐，并配套实现带 bitmask 索引与固定步长遍历的 N:M 稀疏矩阵向量内核。
Hugging Face Daily Papers精选AI 评分6262 TokenRouter：面向 token 级 LLM 路由的高效服务系统
研究团队提出 TokenRouter，一个面向 token 级路由 LLM 推理的高效服务系统，采用以请求为中心的编程、以模型为中心的执行方式，为每个 LLM 启动子服务器并异步分发请求。其子服务器使用延迟批处理调度器，超参数由系统吞吐数学模型推导得出。在不同路由算法、负载和模型组合下，TokenRouter 的解码吞吐比现有系统高 2.01-64.15 倍，代码已在 GitHub 开源。
推荐理由：论文给出 token 级路由的服务系统设计与吞吐对比，可了解细粒度路由落地的系统瓶颈与解法。
arXiv cs.SEAI 评分2424 CAFÉ：机器遗忘的因果黑盒测试方法
研究者提出 CAFÉ，一种仅依赖已部署模型预测结果的机器遗忘黑盒测试方法，通过干预特征并将变化传播至下游特征，检测预测是否仍受目标特征影响。在两个因果网络基准、四种遗忘方法上，CAFÉ 以 0.92–0.93 的成对准确率对残余影响排序，现有检查最高仅 0.71。在真实人口普查数据上，CAFÉ 还发现了能通过重训练却未被直接输入检查察觉的残余影响。
arXiv cs.SEAI 评分2222 保护边缘 TEE 上的 CPU AI 模型：WebAssembly 的潜力与实际挑战
研究提出在 Arm TrustZone 的 OP-TEE 中通过 WebAssembly Micro Runtime（WAMR）运行未经修改的 AI 模型，并配套一个加密 WebAssembly 二进制、将密钥存入设备熔丝的模型分发器，使只有 OP-TEE 中的 WAMR 可信应用能解密执行。
arXiv cs.SEAI 评分3535 MAP4CS：面向高效代码检索器微调的多维数据剪枝框架
MAP4CS 是一个自适应数据剪枝框架，通过融合语法结构、语义多样性与分布表示，并配合规则过滤流程，从大规模代码语料中筛选出小型高质量核心子集。在两个大规模数据集上，它仅用 5% 训练数据即持续优于随机采样基线，性能可媲美甚至超过全量数据微调。分析显示，MAP4CS 能对冗余语料自动去重、对混乱语料自动去噪。