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。
#Hugging Face
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。