前言卷积神经网络在许多计算机视觉任务中取得了显著成功，例如图像分类和目标检测。然而，在图像分辨率较低或目标较小的更困难任务中，它们的性能会迅速下降。在本文中，指出这根源于现有CNN架构中一个常见但有缺陷的设计，即使用了步幅卷积和/或池化层，这导致了细粒度信息的丢失以

大模型（LLMs）以其卓越的性能在多个应用场景中大放异彩。然而，随着应用的深入，这些模型的推理速度问题逐渐凸显。为了解决这一挑战，推测性解码（SpeculativeDecoding,SPD）技术应运而生。本文深入探讨了SPD在多模态大型语言模型（MLLMs）中的应用，尤其是针对LLaVA7B模型的优化。MLLMs通过融