LLaVA-STF项目通过创新的相邻令牌合并技术和多区块令牌融合模块，成功将视觉令牌序列压缩75%，显著提升了多模态推理效率。该技术突破性地解决了视觉语言模型中长序列处理带来的计算资源消耗问题，通过动态合并语义相似的视觉令牌，在保持模型性能的同时大幅降低计算复杂度。研究团队在GitHub开源的技术方案已引发AI社区广泛关注，其核心创新点包括：基于注意力权重的令牌合并策略、分层级的特征融合架构，以及轻量化的自适应压缩机制。这一进展为部署轻量级多模态AI系统提供了新思路，尤其在移动端和边缘计算场景具有重要应用价值。项目代码已开放，开发者可快速集成到现有视觉-语言任务管线中。