EMMI：通过融合表征压缩实现通信高效的边缘多模态大语言模型推理

英文标题：EMMI: Edge Multi-Modal Intelligence for Communication-Efficient MLLM Inference via Fused Representation Compression

论文提出 EMMI（Edge Multi-Modal Intelligence），面向边缘设备上的多模态大语言模型（MLLM）推理场景。其目标是让模型能够结合视觉、文本和遥测数据等异构传感器模态进行推理，同时降低边缘部署中的通信开销。论文标题表明，EMMI 的核心思路是采用融合表征压缩（Fused Representation Compression）提升通信效率。这类方法对于带宽受限、需要本地实时处理多模态数据的边缘 AI 应用具有潜在意义。

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