紫东太初推出GMC核心集剪枝方法，少80%Token仍满血保真多模态能力

据量子位报道，紫东太初团队推出了一种名为GMC核心集剪枝的新方法，该方法无需训练即可直接应用，能显著减少模型处理所需的Token数量，最高可达80%，同时保持多模态能力的完整性。这一技术有望提升模型的推理效率，降低计算成本，为多模态AI的实用化提供新思路。具体技术细节及性能数据，公开资料未提供。