3DZip: Spatial-Aware Feature Diversity-Guided Token Compression for 3D Question Answering

• 类型：arxiv
• 标识：2608.01185
• 链接：https://arxiv.org/abs/2608.01185
• 主分类：multimodal
• 形态：method
• 被引：0
• 被引来源：Semantic Scholar + OpenAlex
• S2被引：0
• OpenAlex被引：0
• 影响力被引：0
• TLDR：3DZip is proposed, a three-stage token compression framework that first applies coarse voxelization to remove point-level redundancy, then selects anchor tokens based on feature-space diversity via a Determinantal Point Process, and finally merges remaining tokens under spatial constraints to preserve geometric coherence.
• OpenAlex ID：W7172408721
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2608.01185
• DOI：10.48550/arxiv.2608.01185
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://doi.org/10.48550/arxiv.2608.01185
• OpenAlex更新：2026-08-26
• 待LLM分类：否
• 标题中文：3DZip：面向 3D 问答的空间感知特征多样性引导 token 压缩
• TLDR中文：本文提出 3DZip，一种三阶段 token 压缩框架：首先采用粗粒度体素化去除点级冗余，再通过 Determinantal Point Process 基于特征空间多样性选取锚点 token，最后在空间约束下融合剩余 token 以保持几何一致性。
• 来源文件：
• /inbox/tom/_candidates/2026-08-04-agent-rag-longcontext-candidates.json
• [S2 enrich]
• [OpenAlex backfill]