信息，把成百上千个格子的内容压缩到几十个"代言人"身上。这种方法在Flamingo、BLIP-2等知名模型中被广泛使用。另一类叫"MLP压缩器"，原理更直接：把相邻的几个格子合并成一个，把它们的特征信息拼在一起，再经过一个简单的神经网络映射，完成压缩。研究团队在相同条件下对两者进行了对比。结果是ML

; 问题恰恰出在第一个环节。当图片很大、很清晰时，被切成的小格子数量就会非常多。而视觉编码器在处理这些格子时，要让每个格子都和其他所有格子互相交流——这个过程的计算量，会随着格子数量的增加呈**平方级增长**。格子数量翻一倍，计算量就变成原来的四倍；格子数量增加三倍，计算量就变成原来的九倍。这就是"高清图片处理效率

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