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SmolVLM作为一种轻量化的视觉语言模型，优化了传统大型VLMs（如Flamingo）中超过90%参数分配给语言模型的情况。通过重新平衡视觉与语言的计算资源分配，SmolVLM显著提高了模型效率。其衍生的PDF解析模型SmolDocling进一步拓展了应用场景，为资源有限的环境提供了高效解决方案。

本文探讨了如何通过量化感知训练（QAT）和剪枝技术优化YOLOv8模型，以实现在资源受限的小型设备上高效运行的目标检测。通过这些技术，YOLOv8模型不仅变得更加轻量化，同时保持了高效率，从而在低功耗设备上实现了无缝部署。研究表明，经过优化后的YOLOv8模型在精度几乎没有损失的情况下，推理速度提升了30%，模型大小减少了40%，显著降低了计算资源的需求。