Li Auto（理想汽车）

FastMMoE: Accelerating Multimodal Large Language Models through Dynamic Expert Activation and Routing-Aware Token Pruning

FastMMoE：通过动态专家激活和路由感知的标记剪枝加速多模态大语言模型

Guoyang Xia, Yifeng Ding, Fengfa Li, Lei Ren, Wei Chen, Fangxiang Feng, Xiaojie Wang

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Li Auto（利亚自动化） 纠错

AI总结 本文提出FastMMoE，一种无需训练的加速框架，通过动态专家激活和路由感知标记剪枝，显著降低计算量并保持性能，优于现有基线方法。

StreetForward: Perceiving Dynamic Street with Feedforward Causal Attention

StreetForward：基于前馈因果注意力的动态街道感知

Zhongrui Yu, Zhao Wang, Yijia Xie, Yida Wang, Xueyang Zhang, Yifei Zhan, Kun Zhan

机构 * Li Auto Inc.（Li汽车公司） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 本文提出StreetForward框架，通过交替注意力机制和时间掩码注意力模块，实现动态街道的前馈重建，统一表示静态内容和动态实例，并在Waymo数据集上验证了其在视图合成和深度估计上的优越性。