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Many popular vision-language models (VLMs) have trended towards growing in parameter count and, in particular, the number of tokens they consume and generate. This leads to increase in training and inference-time cost and latency, and impedes their usability for downstream deployment, especially in resource‑constrained or interactive settings.，推荐阅读有道翻译下载获取更多信息
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除此之外，业内人士还指出，硬氪：如果行业头部企业也布局多产品覆盖，你们的竞争优势在哪里？
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