כתבה
arXiv cs.LG ·
FastOPD: תפיסת נתונים מהירה להפצה קלה של VLA
FastOPD: On-Policy Distillation for Lightweight VLA Deployment
FastOPD מתישה דגמי VLA גדולים להפצה יעילה. המאמר מציג פרקטיקה של תפיסת נתונים שמאפשרת הפצה קלה של דגמי VLA גדולים. הפרקטיקה, שנקראת FastOPD, משתמשת בטכניקה של תפיסת נתונים ליצירת דגם קצר-זמן-פעולה שמסוגל לבצע פעולות על-פי הדגם המקורי.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.02832v1 Announce Type: cross Abstract: Vision-Language-Action (VLA) foundation models have scaled rapidly to enhance manipulation performance and generalizability, but this scaling incurs high computational costs that render real-world deployment increasingly challenging. Existing approaches typically mitigate this issue by designing smaller architectures or reducing the iterative denoising steps in flow-based policies. In this work, we propose FastOPD, a foundation-to-lightweight VLA framework that enables the practical deployment of large-scale VLAs through efficient on-policy distillation. Specifically, FastOPD adapts a flow map for single-state teacher supervision and combines it with a self-consistency objective to construct a compact student that learns the teacher dynamic
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית