redundancy-reduction

超级库代理框架通过引入共享库方法来维护多个相关应用，减少了LLM驱动的代码生成中的冗余和结构侵蚀。

AdaCodec 通过仅在场景预测失败时传输完整视觉标记，否则使用紧凑的帧间变化描述，从而减少多模态大模型中的视频编码冗余。在匹配的标记预算下，它优于逐帧 RGB 基线，并且在使用显著更少标记的情况下取得更好或相当的结果，将首令牌延迟从 9.26 秒降至 1.62 秒。

提出R2R2，一种用于强化学习中自预测学习的正则化方法，以缓解高更新-数据比下的过拟合，在连续控制任务上取得了显著改进。

R²-dLLM 引入时空冗余削减技术，在保持生成质量的同时将扩散 LLM 的解码步数最多压缩 75%，直击部署瓶颈。