随着多模态大模型（MLLMs）在各类视觉语言任务中展现出强大的理解与交互能力，如何高效地处理原生高分辨率图像以捕捉精细的视觉信息，已成为提升模型 性能的关键方向。 然而，主流的视觉编码范式往往难以兼顾性能与效率：基于切片的编码方法虽能降低计算开销，却牺牲了全局上下文感知能力；而全局原生分辨率编码在提升整 体性能的同时，又带来了巨大的计算负担。同时，现有的视觉压缩策略与特征提取过程相对独立，难以在编码早期有效控制信息冗余，缺乏一个兼顾细粒度建模 与计算效率的统一架构。 针对如何在高清原生分辨率下，保持图像全局理解能力的同时，还能快速推理这一核心问题，来自清华大学、中科院的研究团队正式发布 LLaVA-UHD v3 ！ LLaVA-UHD-v3 提出了全新的渐进式视觉压缩框架 —— Progressive Visual Compression（PVC） ，由 Refined Patch Embedding（RPE） 与 Windowed Token Compression（WTC） 两个核心组件构成。该框架在保持全局语义一致性的前提下，显著减少视觉 Token 数量，从根本上提升原生高分辨率视觉编码的效率。依 论 ...