视觉语言模型(VLM)将图像投影为大量视觉token,导致推理时注意力计算与KV缓存开销高昂。现有方法遵循“排序‑移除”范式,但token重要性随解码器深度变化,早期丢弃的token可能在后续层变得关键。Reroute是一种无需训练的可插拔模块,将永久移除替换为可恢复路由:被延迟的token绕过当前解码阶段,在下一路由决策时重新进入候选池。在LLaVA‑1.5与Qwen骨干上对FastV、PDrop和Nüwa变体的实验表明,Reroute在激进token压缩下提升了grounding能力,同时保持通用VQA性能。