2025-2026年，token压缩技术迎来多模态突破与理论创新双丰收，核心目标从单纯减少token数量，升级为在高压缩率下精准保留关键信息，同时解决位置偏置、与高效算子不兼容等部署难题。以下按技术方向与应用场景展开：
一、视觉Token压缩：从注意力引导到变化量感知
1. V²Drop（CVPR 2026）——无偏、无损加速新范式
- 核心突破：颠覆传统注意力权重评估逻辑，提出L2 Norm变化量作为token重要性度量，彻底解决末端偏置问题
- 技术原理：
- 计算每个视觉token与上一层表示的L2距离作为得分，分布均匀无位置偏见
- 三阶段渐进式剪枝（浅层→中层→深层），M→Ka→Kb→Kc压缩路径
- 理论保证：通过一阶Taylor展开证明变化量与输出扰动正相关，丢弃低变化量token可最小化信息损失
