arXiv · cs.AI· Shenli Zheng, Zhou Fang, Yuan Du, Yijiang Liu, Li Du·· 2 天前
SPAR：面向视觉-语言-动作模型的结构化剪枝与动作恢复
SPAR: Structural Pruning and Action Recovery for Vision-Language-Action Models
arXiv:2610.26487v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Shenli Zheng, Zhou Fang, Yuan Du, Yijiang Liu, Li Du
研究任务与主要进展
SPAR通过剪枝感知微调压缩π0.5的语言骨干和完整模型，并利用强化学习恢复操作策略性能。实验将语言骨干从2.34B参数降至0.09B、完整模型从3.37B降至1.12B，参数分别减少约96%和67%；四个LIBERO套件的平均成功率从84.55%提升至93.45%，压缩策略相对未剪枝模型实现1.98倍推理加速。
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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