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Why Is Video Still So Expensive? A Survey of Inference-Efficiency Mechanisms in Video and Audiovisual LLMs
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Survey identifies why video language models remain computationally expensive and catalogs efficiency mechanisms across frame sampling, encoding, and token reduction stages.
- Warum es zählt
- Engineers deploying video LLMs in real-time, mobile, or resource-constrained environments need to understand cost-reduction tradeoffs.
- Achtung
- Survey covers heterogeneous cross-paper evidence without standardized evaluation; audiovisual efficiency gaps remain largely unaddressed.
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- llm
- language model
- retrieval
- prompt
- inference
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