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新的DASH系统解耦AI模型，实现更快的机器人控制

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一个名为DASH（Decoupled Asynchronous System for Humanoids）的新系统，以提高视觉-语言-动作（VLA）模型在人形机器人中的性能。传统的VLA模型存在延迟问题，更大的模型会减慢机器人的反应时间。DASH通过将VLA模型分离为一个较慢的视觉-语言组件和一个较快的动作头来解决这个问题，使它们能够并发运行。这种解耦使得机器人即使在使用更大、更复杂的模型时也能保持高控制率，从而提高了操作任务的成功率。 AI

影响 通过克服复杂AI模型的延迟限制，使人形机器人更加响应迅速和强大。

排序理由 该集群描述了arXiv上的一篇研究论文中提出的新系统和方法论。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新的DASH系统解耦AI模型，实现更快的机器人控制

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Bingzhang Wang, Nathan Zhao, Jialeng Ni, Jiayin Zheng, Yin Zhang, Kehua Chen, Jian Yao ·

    Decoupled Asynchronous System for Humanoids (DASH): Latency-Agnostic Scaling of Vision-Language-Action Models for Humanoid Manipulation

    arXiv:2611.11854v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Vision-language-action (VLA) models pair a vision-language backbone with an action head, but in closed-loop control the backbone sits on the control-critical path: while it computes, the robot keeps moving, so each execute…

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