論文の概要: Accelerating Structured Chain-of-Thought in Autonomous Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.02864v1
• Date: Mon, 02 Feb 2026 22:14:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.114666
• Title: Accelerating Structured Chain-of-Thought in Autonomous Vehicles
• Title（参考訳）: 自動運転車における構造チェーンの高速化
• Authors: Yi Gu, Yan Wang, Yuxiao Chen, Yurong You, Wenjie Luo, Yue Wang, Wenhao Ding, Boyi Li, Heng Yang, Boris Ivanovic, Marco Pavone,
• Abstract要約: チェーン・オブ・ソート(CoT)推論は、自律運転における視覚言語行動モデルの意思決定能力を高める。 FastDriveCoTはテンプレート構造CoTを高速化する新しい並列復号法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.78214218065611
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Chain-of-Thought (CoT) reasoning enhances the decision-making capabilities of vision-language-action models in autonomous driving, but its autoregressive nature introduces significant inference latency, making it impractical for real-time applications. To address this, we introduce FastDriveCoT, a novel parallel decoding method that accelerates template-structured CoT. Our approach decomposes the reasoning process into a dependency graph of distinct sub-tasks, such as identifying critical objects and summarizing traffic rules, some of which can be generated in parallel. By generating multiple independent reasoning steps concurrently within a single forward pass, we significantly reduce the number of sequential computations. Experiments demonstrate a 3-4$\times$ speedup in CoT generation and a substantial reduction in end-to-end latency across various model architectures, all while preserving the original downstream task improvements brought by incorporating CoT reasoning.
• Abstract（参考訳）: CoT(Chain-of-Thought)推論は、自律運転における視覚言語行動モデルの意思決定能力を向上するが、その自己回帰性は大きな推論遅延をもたらし、リアルタイムアプリケーションでは実用的ではない。 そこで本研究では,テンプレート構造CoTを高速化する並列デコーディング手法であるFastDriveCoTを紹介する。 提案手法は,重要なオブジェクトの識別やトラフィックルールの要約など,異なるサブタスクの依存関係グラフに推論処理を分解し,その一部を並列に生成する。 1つのフォワードパス内で複数の独立した推論ステップを同時に生成することにより、逐次計算の回数を大幅に削減する。 実験では、CoT生成の3-4$\times$スピードアップと、さまざまなモデルアーキテクチャにおけるエンドツーエンドのレイテンシの大幅な削減が示されている。

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