MoR-MLLM：用于高效多模态大语言模型的递归混合机制

英文标题：MoR-MLLM: Mixture of Recursions for Efficient Multimodal Large Language Models

该论文提出 MoR-MLLM（Mixture of Recursions），旨在提升多模态大语言模型（MLLM）的计算与内存效率。论文指出，尽管 MLLM 已在视觉与语言推理任务中展现出显著能力，但其庞大的计算和内存需求阻碍了实际部署。该研究聚焦于在降低成本的同时保持多模态推理能力，对需要在资源受限环境中部署视觉语言模型的开发者具有参考意义。原文提供的信息仅包含论文摘要开头，未披露具体实验数据、模型配置或性能结论。

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