arXiv · cs.AI· Sicheng He, Yi Pan, Qiuting Yu, Jiaming Huang, Qi Lu, Shuyan Wu, Hongyan Feng, Xuanyu Liu, Jun Zhang, Jie Zhang, Wenqi Zhang, Xuhong Zhang, Jianwei Yin·· 1 天前
VLA-Rolling：通过自适应复用动作尾部减少去噪步数并提升控制效果
VLA-Rolling: Fewer Denoising Steps, Better Control via Adaptive Action Reuse
arXiv:2610.25043v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Sicheng He, Yi Pan, Qiuting Yu, Jiaming Huang, Qi Lu, Shuyan Wu, Hongyan Feng, Xuanyu Liu, Jun Zhang, Jie Zhang, Wenqi Zhang, Xuhong Zhang, Jianwei Yin
研究任务与主要进展
VLA-Rolling在冻结底层视觉-语言-动作模型的情况下，通过复用被丢弃的动作尾部并自适应分配去噪预算，在16个模型—基准组合中全部降低动作块推理成本，最高加速1.48倍，并在14个组合中提升成功率，最高提高15.08个百分点。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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