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Vlash
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VLASH方法提升机器人VLA推理速度和准确性
研究人员开发了VLASH，一种用于提高机器人视觉-语言-动作（VLA）模型实时性能的新颖方法。传统的同步推理会导致显著的延迟，限制了VLA在动态环境中的应用。VLASH采用异步推理，使机器人能够同时执行动作和处理信息。它通过根据先前动作预测未来状态来实现这一点，在无需架构更改或增加开销的情况下弥合了预测与执行之间的差距。实验表明，VLASH将反应延迟降低了高达11.8倍，并提高了比现有异步方法的准确性，使得先进的VLA能够执行诸如乒乓…
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Jetson-PI 方法可在板载设备上高效部署 VLA 模型
研究人员开发了 Jetson-PI，这是一种用于在 NVIDIA Jetson Orin 等低功耗板载设备上部署视觉-语言-动作 (VLA) 模型的新颖方法。该方法解决了 VLA 模型固有的高计算复杂度、推理延迟和控制频率的挑战。Jetson-PI 采用前瞻性对齐的异步校正技术来改善感知-执行对齐并减少反应时间，在基准测试中实现了控制频率和成功率的显著提升。