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rMuscle 提出 VLA 模型高效推理框架

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AI 综述

rMuscle 研究团队提出了一种受人类肌肉记忆启发的实时视觉-语言-动作（VLA）推理框架。该框架旨在通过跨执行相似性优化推理速度，解决机器人领域的高效推理问题。 该框架采用双阶段肌肉记忆缓存机制。其中 Context Cache 复用视觉 token 输出以降低计算量，Action Cache 复用神经元激活模式以减少权重访问。 实验显示，rMuscle 在 RTX 4090 和 Jetson Thor 硬件上，针对 LIBERO、RoboTwin 及物理操作任务实现了 1.29-1.42 倍加速，同时在真实机器人任务中保持了原有的成功率。

AI 根据报道生成 · 11 小时前更新

最新进展10月22日 12:00
rMuscle：用于高效 VLA 模型推理的机器人肌肉记忆框架

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月22日
  1. arXiv · AI
    rMuscle：用于高效 VLA 模型推理的机器人肌肉记忆框架

    rMuscle 提出一种受人类肌肉记忆启发的实时 VLA 推理框架，通过跨执行相似性优化推理速度。 框架采用双阶段肌肉记忆缓存：Context Cache 复用视觉 token 输出以降低计算量，Action Cache 复用神经元激活模式以减少权重访问。

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