Don't Send What You Don't Need: Question-Guided Token Pruning as a Privacy Defense for Vision-Language Models

该论文针对视觉语言模型（VLM）在隐私敏感与带宽受限场景下的视觉问答（VQA）任务，提出名为 QPriv-VL 的「问题引导式、隐私感知」视觉 token 剪枝框架。研究背景是：联邦学习（FL）、拆分学习（SL）与 U 型拆分学习（USL）

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