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VLA models
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新协议衡量VLA模型的常识知识
研究人员开发了Act2Answer，这是一个新的评估协议，旨在评估视觉-语言-动作（VLA）模型在机器人数据上进行微调后保留的常识和世界知识。该协议通过让智能体在桌面环境中通过特定动作选择答案来调整现有的VLM知识基准，从而减少与低级控制相关的混淆。对七个VLA模型和九个VLM基线的大规模研究表明，虽然VLA模型在简单概念上表现良好，但与它们的源VLM相比，它们在复杂语义领域表现出更大的知识差距。研究还表明，VQA联合训练有助于知识保…
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RoboECC框架优化VLA模型在边缘和云端的部署
研究人员开发了RoboECC，一个通过在边缘设备和云之间分配计算来实现视觉-语言-动作（VLA）模型部署的新框架。该方法解决了VLA模型的高推理成本问题，VLA模型在具身智能应用中很常见。RoboECC识别模型执行的最佳分割点，并动态适应网络波动，以最小的开销实现了高达3.28倍的速度提升。