論文の概要: BLURR: A Boosted Low-Resource Inference for Vision-Language-Action Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.11769v1
- Date: Fri, 12 Dec 2025 18:30:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.30966
- Title: BLURR: A Boosted Low-Resource Inference for Vision-Language-Action Models
- Title(参考訳): BLURR:ビジョンランゲージ・アクションモデルのための低リソース推論
- Abstract要約: 視覚言語アクション(VLA)モデルは印象的なゼロショット操作を可能にするが、その推論スタックは応答性のあるWebデモには重すぎることが多い。
モデルチェックポイントの再トレーニングや変更なしに既存のVLAコントローラにプラグインできる軽量推論ラッパーであるBLURRを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 34.57464032562792
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Vision-language-action (VLA) models enable impressive zero shot manipulation, but their inference stacks are often too heavy for responsive web demos or high frequency robot control on commodity GPUs. We present BLURR, a lightweight inference wrapper that can be plugged into existing VLA controllers without retraining or changing model checkpoints. Instantiated on the pi-zero VLA controller, BLURR keeps the original observation interfaces and accelerates control by combining an instruction prefix key value cache, mixed precision execution, and a single step rollout schedule that reduces per step computation. In our SimplerEnv based evaluation, BLURR maintains task success rates comparable to the original controller while significantly lowering effective FLOPs and wall clock latency. We also build an interactive web demo that allows users to switch between controllers and toggle inference options in real time while watching manipulation episodes. This highlights BLURR as a practical approach for deploying modern VLA policies under tight compute budgets.
- Abstract(参考訳): 視覚言語アクション(VLA)モデルは、印象的なゼロショット操作を可能にするが、その推論スタックは、応答性のあるWebデモやコモディティGPUでの高周波ロボット制御には重すぎることが多い。
モデルチェックポイントの再トレーニングや変更なしに既存のVLAコントローラにプラグインできる軽量推論ラッパーであるBLURRを提案する。
pi-zero VLAコントローラ上に実装されたBLURRは、命令プレフィックスキー値キャッシュ、混合精度実行、ステップ毎の計算を削減したシングルステップロールアウトスケジュールを組み合わせることで、元の監視インターフェースを保持し、制御を高速化する。
SimplerEnvに基づく評価では、BLURRは元のコントローラに匹敵するタスク成功率を維持しながら、効果的なFLOPとウォールクロックレイテンシを大幅に低下させています。
また、インタラクティブなWebデモを作成し、ユーザーは操作エピソードを見ながら、コントローラを切り替えたり、推論オプションをリアルタイムで切り替えることができます。
このことは、BLURRを、厳格な計算予算の下で近代的なVLAポリシーを展開するための実践的なアプローチとして強調している。
関連論文リスト
- TurboVLA: Real-Time Vision-Language-Action Model at 32 Hz on an RTX 4090 with <1 GB VRAM [48.08028534478592]
視覚言語アクション(VLA)モデルは一般的にLLM中心の$VをLからA$経路に採用する。
我々は,従来の$V から L への変換を,直接$V + L から A$ への写像として行う新しい VLA パラダイムである TurboVLA を導入する。
LIBEROでは、TurboVLAは平均97.7%成功し、0.2Bパラメータと31.2msの推論遅延、0.9GBの推論VRAMしか得られなかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-29T17:59:58Z) - Jetson-PI: Towards Onboard Real-Time Robot Control via Foresight-Aligned Asynchronous Inference [23.424767173051404]
VLA(Vision-Language-Action)モデルは、様々な実施タスクにおいて印象的なパフォーマンスを実現している。
Jetson Orinのような低消費電力オンボードデバイスにVLAモデルをデプロイすることは、高い計算複雑性のため、依然として困難である。
非同期推論は、アクション実行とその後の推論を並列化することで、このレイテンシを部分的に隠蔽することができるが、認識実行ミスアライメントと長時間のリアクションタイムという、2つの重要な問題が発生する。
我々は、Foresight-Aligned Asynchronous Correctionを介して、オンボードデバイス上でのVLAの効率的なデプロイ方法であるJetson-PIを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-14T11:38:36Z) - Learned Image Compression for Vision-Language-Action Models [12.831597450089433]
VLA(Vision-Constrained-action)モデルは、高周波マルチカメラの観測にますます依存している。
既存の画像コーデックとビデオコーデックは、下流VLAポリシーの制御性能よりも、一般的な視覚的忠実性を維持するように設計されている。
VLA駆動ロボットに適した学習画像圧縮フレームワーク(SPatially Adaptive Rate Control)を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-15T05:55:58Z) - ReactVLA: Fast and Lightweight Reactive Robot Manipulation via Improved Mean Flow Action Generation [6.976481623762446]
textttReactVLAは、リアルタイムロボット操作のための軽量で低レイテンシなVLAフレームワークである。
textttReactVLAは、同じサイズのVLAベースラインを一貫して上回る。
現実世界のポリシーのレイテンシを38.6ミリ秒以下に短縮し、物理ロボットプラットフォームでの高速な反応性制御を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-12T08:33:37Z) - Closed-Loop Neural Activation Control in Vision-Language-Action Models [19.22723477431829]
本稿では,静的干渉強度を適応時間変化制御信号に置き換えるクローズドループフレームワークを提案する。
我々はこのフレームワークをPIDと強化学習ベースのコントローラの両方でインスタンス化する。
実験により、残留STEERは固定係数ベースラインよりも安定な概念規制とステアリングタスク成功トレードオフを実現することが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-29T18:59:53Z) - A1: A Fully Transparent Open-Source, Adaptive and Efficient Truncated Vision-Language-Action Model [112.9420001646428]
VLA(Vision-Language-Action)モデルは、オープンワールドロボット操作の強力なパラダイムとして登場したが、実際の展開はコストに制約されることが多い。
我々は、低コストで高スループットな推論のために設計された、完全にオープンソースで透明なVLAフレームワークであるA1を提示する。
A1は最先端の成功率を達成すると同時に、推論コストを大幅に削減する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-07T10:18:40Z) - VP-VLA: Visual Prompting as an Interface for Vision-Language-Action Models [80.1055544841585]
ビジョン・ランゲージ・アクションモデルは通常、視覚観察と言語指示を直接ロボット制御信号にマッピングする。
本稿では,高レベルの推論と低レベルの実行を,構造化された視覚的プロンプトインタフェースを介して分離する,デュアルシステムフレームワークであるVP-VLAを提案する。
Robocasa-GR1-TabletopベンチマークとSimplerEnvシミュレーションの実験は、VP-VLAが成功率を5%と8.3%改善することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-23T14:08:58Z) - vLLM Hook v0: A Plug-in for Programming Model Internals on vLLM [55.32525477916152]
我々は、大言語モデル(LLM)の内部状態のプログラミングを可能にするオープンソースのプラグインであるvLLM Hookを紹介する。
vLLM HookはvLLMへのシームレスな統合を提供し、パッシブプログラミングとアクティブプログラミングの2つの重要な機能をサポートしている。
本稿では, インジェクション検出, 検索強化検索 (RAG) , アクティベーションステアリングの3つのユースケースについて紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-02T16:34:13Z) - Steering Vision-Language-Action Models as Anti-Exploration: A Test-Time Scaling Approach [78.4812458793128]
動作チャンクの高忠実度検証に軽量な擬数推定器を適用したテスト時間スケーリングフレームワークである textbfTACO を提案する。
我々の手法は、オフライン強化学習(RL)における古典的な反探索原理に似ており、勾配のないため、計算上の大きな恩恵をもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-02T14:42:54Z) - SP-VLA: A Joint Model Scheduling and Token Pruning Approach for VLA Model Acceleration [70.72227437717467]
VLA(Vision-Language-Action)モデルは、その強力な制御能力に注目が集まっている。
計算コストが高く、実行頻度も低いため、ロボット操作や自律ナビゲーションといったリアルタイムタスクには適さない。
本稿では,共同スケジューリングモデルとプルーニングトークンにより,VLAモデルを高速化する統一フレームワークSP-VLAを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-15T05:04:17Z) - Think Twice, Act Once: Token-Aware Compression and Action Reuse for Efficient Inference in Vision-Language-Action Models [30.7855782696894]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-27T13:47:18Z) - VLA-Cache: Efficient Vision-Language-Action Manipulation via Adaptive Token Caching [23.52474883720957]
VLA(Vision-Language-Action)モデルは、視覚知覚と言語命令から直接のアクション生成を可能にする強力なマルチモーダル推論能力を示している。
本稿では,フレーム間の静的な視覚トークンを適応的にキャッシュ・再利用することにより,計算オーバーヘッドを低減する訓練不要な推論高速化手法であるVLA-Cacheを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-04T09:48:14Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。