PaceVLA提出VLA自适应时间动作量化框架

Hojin Jeon 等研究者提出 PaceVLA 框架，通过自适应时间动作量化提升视觉-语言-动作模型（VLA）的执行效率。该框架在共享动作专家上构建多粒度动作解码器，并用量化可行性引导的模式选择与上下文条件路由，在每个推理步决定是否采用粗粒度执行。 论文称，实验覆盖三个多任务仿真基准与六项真实任务，在多种本体（含长时程与灵巧操作）上提升了执行效率，同时保持任务成功率。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。