WAM-Diff2

新的WAM-Diff2框架提升了自动驾驶VLA模型的效率

研究人员开发了WAM-Diff2，一个旨在提高自动驾驶视觉-语言-动作（VLA）模型效率的新框架。该框架采用分层蒸馏策略，将预训练的自回归模型转换为更高效的扩散模型。该过程包括渐进式块自适应、块蒸馏和模型级跨尺度蒸馏，这有助于在显著加快推理速度的同时保持原始模型的语义理解。评估表明，WAM-Diff2在性能上与自回归模型相当，并提供了显著的解码速度提升，系统级优化进一步增强了这一点。