論文の概要: Training-Free Acceleration for Vision-Language-Action Models with Action Caching and Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.06370v1
• Date: Tue, 07 Jul 2026 15:10:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-08 21:24:51.562152
• Title: Training-Free Acceleration for Vision-Language-Action Models with Action Caching and Refinement
• Title（参考訳）: アクションキャッシング・リファインメントを用いたビジョンランゲージ・アクションモデルの学習自由加速
• Abstract要約: VLA(Vision-Language-Action)モデルは、汎用可能なロボット操作のための有望なアプローチとして登場した。 我々はActionCacheを提案する。ActionCacheはプラグイン・アンド・プレイの外部キャッシュで、過去の中間アクションをウォームスタート世代に再利用する。 シミュレーションおよび実環境における実験結果から、ActionCacheは低レイテンシのシステムにおいて高いタスク成功率を維持していることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0279917564173053
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-Language-Action (VLA) models have emerged as a promising approach for generalizable robotic manipulations. In particular, flow matching-based VLA models have shown remarkable success due to their capability to generate precise and smooth action sequences and capture multimodal distributions. However, the iterative denoising process in the action head acts as a major computational bottleneck, posing a critical challenge for real-time deployment. To address this challenge, we propose ActionCache, a plug-and-play external cache that opportunistically reuses past intermediate actions to warm-start generations from the vicinity of target actions, thereby drastically reducing the inference latency. Specifically, ActionCache stores the intermediate actions with compact multimodal keys, which enables retrieval from similar past contexts across different episodes or even different tasks. Experimental results in simulation and real-world environments demonstrate that ActionCache maintains high task success rates in a low-latency regime, achieving inference acceleration of up to $11.75\times$ and $34.43\times$ for representative flow-based VLA models, $π_{0.5}$ and GR00T-N1.6, respectively.
• Abstract（参考訳）: VLA(Vision-Language-Action)モデルは、汎用可能なロボット操作のための有望なアプローチとして登場した。 特に、フローマッチングに基づくVLAモデルは、正確にスムーズな動作シーケンスを生成し、マルチモーダル分布をキャプチャする能力により、顕著な成功を収めている。 しかし、アクションヘッドの反復的デノベーションプロセスは大きな計算ボトルネックとして機能し、リアルタイムデプロイメントにおいて重要な課題となっている。 この課題に対処するために、我々はActionCacheというプラグイン・アンド・プレイの外部キャッシュを提案し、このキャッシュは、過去の中間アクションを最適に再利用し、ターゲットアクションの近傍から世代をウォームスタートさせ、推論遅延を大幅に削減する。 具体的には、ActionCacheは、中間アクションをコンパクトなマルチモーダルキーで保存する。 シミュレーションおよび実世界の環境での実験結果から、ActionCacheは低レイテンシ環境で高いタスク成功率を維持しており、それぞれ11.75\times$と34.43\times$、π_{0.5}$、GR00T-N1.6の予測加速を実現している。

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