PaceVLA提出自适应动作量化提升VLA效率

2026年10月20日，研究者Hojin Jeon团队在arXiv发布论文，提出PaceVLA框架。该框架针对视觉-语言-动作模型在机器人操作中时间低效的问题，集成共享动作专家的模式特定动作解码器，并通过可量化性引导的模式选择，允许模型在粗粒度与细粒度执行模式间动态切换。 实验覆盖三个多任务仿真基准和六个真实世界任务，表明PaceVLA在保持任务成功率的同时提升了执行效率，适用于多种机器人平台。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。