論文の概要: NoRD: A Data-Efficient Vision-Language-Action Model that Drives without Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.21172v2
• Date: Wed, 25 Feb 2026 19:03:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-27 14:31:23.939133
• Title: NoRD: A Data-Efficient Vision-Language-Action Model that Drives without Reasoning
• Title（参考訳）: NoRD: 推論なしで駆動するデータ効率の良いビジョンランゲージ・アクションモデル
• Authors: Ishaan Rawal, Shubh Gupta, Yihan Hu, Wei Zhan,
• Abstract要約: NORD(No Reasoning for Driving)は、自動運転のための新しいビジョン言語アクションモデルである。 60%のデータで微調整され、推論アノテーションがなく、結果としてトークンが3倍少なくなる。 我々はNORDが難易度バイアスを克服するためにGRPO(Dr. GRPO)を組み込むことによって難易度バイアスを克服していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.263966812201907
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-Language-Action (VLA) models are advancing autonomous driving by replacing modular pipelines with unified end-to-end architectures. However, current VLAs face two expensive requirements: (1) massive dataset collection, and (2) dense reasoning annotations. In this work, we address both challenges with NORD (No Reasoning for Driving). Compared to existing VLAs, NORD achieves competitive performance while being fine-tuned on <60% of the data and no reasoning annotations, resulting in 3x fewer tokens. We identify that standard Group Relative Policy Optimization (GRPO) fails to yield significant improvements when applied to policies trained on such small, reasoning-free datasets. We show that this limitation stems from difficulty bias, which disproportionately penalizes reward signals from scenarios that produce high-variance rollouts within GRPO. NORD overcomes this by incorporating Dr. GRPO, a recent algorithm designed to mitigate difficulty bias in LLMs. As a result, NORD achieves competitive performance on Waymo and NAVSIM with a fraction of the training data and no reasoning overhead, enabling more efficient autonomous systems. Website: https://nord-vla-ai.github.io/
• Abstract（参考訳）: VLA(Vision-Language-Action)モデルは、モジュールパイプラインをエンドツーエンドアーキテクチャに置き換えることで、自動運転を推進している。 しかしながら、現在のVLAには、(1)大量のデータセット収集と(2)高密度な推論アノテーションという2つの高価な要件がある。 本研究では,NORD(No Reasoning for Driving)を用いて,両課題に対処する。 既存のVLAと比較すると、NORDは60%以上のデータで微調整され、推論アノテーションがないため、トークンは3倍少ない。 標準グループ相対政策最適化(GRPO)は、そのような小さく推論のないデータセットで訓練されたポリシーに適用すると、大幅な改善が得られない。 この制限は、GRPO内の高分散ロールアウトを生成するシナリオから報酬信号を不均等に罰する難易度バイアスに起因していることを示す。 NORDは、LLMの難易度バイアスを軽減するために設計された最近のアルゴリズムであるDr. GRPOを組み込むことでこれを克服する。 その結果、NORDはトレーニングデータのごく一部でWaymoとNAVSIMの競合性能を達成し、推論オーバーヘッドを伴わず、より効率的な自律システムを実現した。 ウェブサイト:https://nord-vla-ai.github.io/

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