論文の概要: Think Twice, Act Once: Token-Aware Compression and Action Reuse for Efficient Inference in Vision-Language-Action Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21200v1
• Date: Tue, 27 May 2025 13:47:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.685416
• Title: Think Twice, Act Once: Token-Aware Compression and Action Reuse for Efficient Inference in Vision-Language-Action Models
• Title（参考訳）: 視覚・言語・アクションモデルにおける効果的な推論のためのToken-Aware CompressionとAction Reuse
• Authors: Xudong Tan, Yaoxin Yang, Peng Ye, Jialin Zheng, Bizhe Bai, Xinyi Wang, Jia Hao, Tao Chen,
• Abstract要約: VLA(Vision-Language-Action)モデルは、自然言語による汎用ロボット制御の強力なパラダイムとして登場した。 VLAモデルにおけるアクション再利用を可能にする最初のトレーニングフリーかつプラグアンドプレイアクセラレーションフレームワークであるFlashVLAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.7855782696894
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision-Language-Action (VLA) models have emerged as a powerful paradigm for general-purpose robot control through natural language instructions. However, their high inference cost-stemming from large-scale token computation and autoregressive decoding-poses significant challenges for real-time deployment and edge applications. While prior work has primarily focused on architectural optimization, we take a different perspective by identifying a dual form of redundancy in VLA models: (i) high similarity across consecutive action steps, and (ii) substantial redundancy in visual tokens. Motivated by these observations, we propose FlashVLA, the first training-free and plug-and-play acceleration framework that enables action reuse in VLA models. FlashVLA improves inference efficiency through a token-aware action reuse mechanism that avoids redundant decoding across stable action steps, and an information-guided visual token selection strategy that prunes low-contribution tokens. Extensive experiments on the LIBERO benchmark show that FlashVLA reduces FLOPs by 55.7% and latency by 36.0%, with only a 0.7% drop in task success rate. These results demonstrate the effectiveness of FlashVLA in enabling lightweight, low-latency VLA inference without retraining.
• Abstract（参考訳）: VLA(Vision-Language-Action)モデルは、自然言語による汎用ロボット制御の強力なパラダイムとして登場した。 しかし、大規模なトークン計算と自動回帰復号化による高い推論コストは、リアルタイムデプロイメントとエッジアプリケーションにとって大きな課題となる。 以前の作業は主にアーキテクチャ最適化に重点を置いていたが、VLAモデルの冗長性の二重形式を特定することで、異なる視点を採っている。 (i)連続的な動作ステップ間の高い類似性、及び (二)視覚トークンの相当な冗長性 これらの観測から得られたFlashVLAは、VLAモデルにおけるアクション再利用を可能にする最初のトレーニングフリーかつプラグアンドプレイアクセラレーションフレームワークである。 FlashVLAは、安定したアクションステップ間の冗長なデコードを回避するトークン対応アクション再利用機構と、低コントリビューショントークンを誘発する情報誘導型ビジュアルトークン選択戦略を通じて、推論効率を改善する。 LIBEROベンチマークの大規模な実験によると、FlashVLAはFLOPを55.7%削減し、レイテンシを36.0%削減した。 これらの結果から,FlashVLAの軽量かつ低レイテンシなVLA推論を実現する上で,再トレーニングを伴わない効果が示された。

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