浙大与阿里提出 MetaCompress：只看图片就能学会压缩 Token，多轮视觉问答压缩率 90% 且精度不掉

只看图片就能学会压缩Token！浙大&阿里新框架多轮VQA压缩率90%，精度不掉｜CVPR 2026

这篇 CVPR 2026 论文介绍了一个叫 MetaCompress 的框架，专门解决多轮视觉问答里图片 Token 太多、推理太贵的问题。它的做法是让模型只看输入图片，自己生成一张“压缩映射图”，直接决定哪些视觉 Token 该留、哪些该扔，不需要额外训练一个压缩网络。文章给出的核心数据是：能砍掉 90% 的视觉 Token，同时保持回答精度不降。还...

推荐理由：我会先打个折：正文说精度不掉，但没给出具体数值和基准对比，这点先别太激动。不过思路确实干净——不用文本引导，只靠图像自身信息决定哪些视觉 Token 可以扔，压缩率做到 90%，对多轮 VQA 这种反复调图的场景很实用。浙大和阿里联合出品，挂了 CVPR 2026，研究信号够强，不是产品通稿。开源了的话，做多模态推理优化的团队可以直接拉下来测延迟和显存变化。