ActionFlow 框架发表

2026 年 11 月 3 日，由 Yuntao Dai 等人撰写的论文在 arXiv 发布，正式提出 ActionFlow 系统级推理框架。该框架专为资源受限的边缘端平台设计，旨在优化视觉语言模型的实时性表现。\n\n技术层面，ActionFlow 引入了跨请求流水线调度（Cross-Request Pipelining）与统一 KV 环形缓冲区（Unified KV Ring Buffer）算子，以显著提升硬件利用率。这些优化在 OpenVLA-7B 模型上无需重新训练即可应用，实现了系统级的效率提升。\n\n性能方面，该框架使边缘端 OpenVLA-7B 模型的推理速度提升了 2.55 倍 FPS。此外，ActionFlow 支持 20-30 Hz 的控制频率，使模型能够在无需额外微调的情况下执行实时动态操作，满足了机器人等应用场景对响应速度的严格要求。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。