大型语言模型（LLMs）在文本和多模态领域取得了显著的成功。然而，这种成功往往伴随着巨大的计算成本，特别是在处理多模态输入序列时。这激发了众多研究致力于提高训练和推理的效率。在本研究中，作者研究了多模态大型语言模型（MLLMs）在推理时的计