論文の概要: ProbeFlow: Training-Free Adaptive Flow Matching for Vision-Language-Action Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.17850v1
- Date: Wed, 18 Mar 2026 15:38:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-21 18:33:56.955319
- Title: ProbeFlow: Training-Free Adaptive Flow Matching for Vision-Language-Action Models
- Title（参考訳）: ProbeFlow:ビジョン・ランゲージ・アクションモデルのための学習不要な適応フローマッチング
- Abstract要約: 近年,フローマッチング (FM) アクションヘッドを搭載したビジョン・ランゲージ・アクション (VLA) モデルは,複雑なロボット操作において最先端の性能を実現する。
現在の加速はビジョン・ランゲージ・モデル(VLM)のバックボーンを最適化しているが、アクションヘッドのボトルネックは見落としている。
本稿では,継続的ロボット制御のためのトレーニング不要適応推論フレームワークProbeFlowを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.232846303286161
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent Vision-Language-Action (VLA) models equipped with Flow Matching (FM) action heads achieve state-of-the-art performance in complex robot manipulation. However, the multi-step iterative ODE solving required by FM introduces inference latency that precludes responsive physical control. While current acceleration efforts optimize the Vision-Language Model (VLM) backbone, the action head bottleneck remains overlooked. To address this, we propose ProbeFlow, a training-free adaptive inference framework tai- lored for continuous robotic control. By evaluating geometric trajectory complexity via the cosine similarity between initial and lookahead velocity vectors, ProbeFlow dynamically sched- ules integration steps to prune redundant network evaluations. On the MetaWorld benchmark, it accelerates action decoding by 14.8x (reducing average steps from N = 50 to 2.6) and cuts end-to-end system latency by 2.8x without compromising the manipulation success rate. On the long-horizon LIBERO benchmark, the probe automatically allocates a denser schedule to navigate semantic bottlenecks, effectively resolving the flow solver delay. Real-world physical deployments confirm that ProbeFlow successfully mitigates action decoding latency while ensuring execution stability, offering a highly practical solution for low-latency continuous generative policies.
- Abstract（参考訳）: 近年,フローマッチング (FM) アクションヘッドを搭載したビジョン・ランゲージ・アクション (VLA) モデルは,複雑なロボット操作において最先端の性能を実現する。
しかし、FMが要求する複数ステップの繰り返しODE解決は、応答性のある物理制御を妨げる推論遅延を導入している。
現在の加速はビジョン・ランゲージ・モデル(VLM)のバックボーンを最適化しているが、アクションヘッドのボトルネックは見落としている。
そこで本研究では,継続的ロボット制御のためのトレーニング不要適応推論フレームワークであるProbeFlowを提案する。
初期速度ベクトルとルックアヘッド速度ベクトルのコサイン類似性によって幾何学的軌道の複雑さを評価することにより、ProbeFlowは冗長なネットワーク評価を行うために動的にスケッチ・ルズ積分ステップを導出する。
MetaWorldベンチマークでは、14.8倍(N = 50から2.6までの平均ステップを短縮)の動作復号を高速化し、操作成功率を損なうことなくエンドツーエンドシステムのレイテンシを2.8倍に削減する。
ロングホライゾンのLIBEROベンチマークでは、プローブが自動的により密集したスケジュールを割り当て、セマンティックボトルネックをナビゲートし、フローソルバの遅延を効果的に解消する。
現実の物理デプロイメントでは、ProbeFlowが実行の安定性を確保しながら、アクションデコーディングのレイテンシを軽減し、低レイテンシの継続的生成ポリシに対して非常に実用的なソリューションを提供する。
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