（来源：上观新闻）
唐文斌：在数💨据上，和物😺理世界相关的🈂🏄♀️数据对机器人都有👪用，主要有 📵🇦🇸3 类：多模👅🍍态的互联网数👨⚖️据、智驾😣数据和🇦🇼量机器人操作数🏪🇹🇭据，前两🌱类数据的量🎌很大，这三类数🇹🇻🇮🇳据一开始就可👨🦱🎄以放在一起，训🐓出一个 🍥“物理🛄🤒谷歌seo服务公司世界原生”🚷♟️ 的 🥿🇵🇬VLM，再用于🌶😯 VLA🥼▪。可见在违法犯罪🎻领域，也遵循着🔃🧑产业链成🈳🇳🇿熟推动垂🇨🇵🧯直整合走🏴☠️向水平分工的🇨🇦🍳趋势🥮。
基于这个认识，🕺🚶研究团队👨👩👧👦设计了一种非常🇳🇿◼简洁的解决🆔方案：在每个😺👊文档的前🇹🇻面和后面各插🦜入几个特殊的"软😿👔标记"🌈🍀（So🧝♂️ft Tok🎠en），分🆚别叫做"✏🇧🇿头部适配🔥📃器"（Head🇸🇮🤕er）和🌑😢"尾部适配🇲🇶🇹🇯器"（Trail🇮🇱er）🧙♀️🧣。
研究团队用👹👵五种最先进的🦒🇨🇵压缩方法（🖥CUR、😥KVzap🍓、Levera👮geScore😇🏠、TOVA以🍟🐟及随机剪枝🎥）在10%🇲🇪🆚到50%的📡🐊压缩率下进行🇧🇮了测试，对🇨🇩🇯🇲比了三种配置：🧚♂️🐊KV Pac📍👯♂️ket正常模🇦🇽🕰式（压🆒🇻🇪缩覆盖整个文🐰🎚件包包括适配器🚷🇳🇵谷歌seo服务公司）、KV ⚖👖Packet保留🌔适配器⬛✴模式（压缩时保🕕护适配器🔭🥴不被删♥除）以及单一🆒缓存模🙋♂️💌式（对完整💹™拼接缓存做🇮🇳压缩的基线方法）3️⃣。
