VLA-Rolling：复用动作尾部减少去噪步数

Sicheng He 等作者提出并发布轻量推理框架 VLA-Rolling，通过复用 flow-matching VLA 模型中被丢弃的动作尾部，在底层模型冻结的情况下减少去噪步数。 该框架分三阶段：动作尾部继承、逐动作置信度估计，以及通过重加噪与去噪预算分配进行的置信度引导精修。作者称其可提升 VLA 控制效果。

AI 根据报道生成 · 49 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。