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GeoGR：空间语义 token 压缩与分组路由的高效 3D VLM 框架
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AI 综述
2026年10月12日，arXiv 计算机视觉（一手）报道 GeoGR，一个面向高效 3D VLM 的两阶段框架。第一阶段在投影层使用 GeoSemZip，将跨视角观测压缩为 3D 体素 token；第二阶段在 LLM 层使用 GroupRoute，结合晚进入、早退出与可恢复分组跳过机制，让低相关 token 绕过完整层，并按计算预算在锚点层重新加入。目前报道仅给出框架构成与机制描述，未披露实验数据、基准结果或代码开源信息。
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报道时间线
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10月12日
- arXiv · Computer VisionGeoGR：面向高效 3D VLM 的空间-语义 token 压缩与分组路由
GeoGR 提出两阶段框架，在投影层用 GeoSemZip 将跨视角观测压缩为 3D 体素 token，在 LLM 层用 GroupRoute 结合晚进入、早退出与可恢复分组跳过，让低相关 token 绕过完整层并按计算预算在锚点层重新加入。
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