Urgent Actions Go First: Urgency-Aware Denoising for Real-Time VLA Control
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Aus dem Abstract
Diffusion and flow-matching Vision-Language-Action (VLA) policies generate action chunks through iterative denoising, incurring substantial inference latency that severely limits real-time robotic control. Existing acceleration methods treat an action chunk as a monolithic computational unit, ignoring a crucial physical reality of receding-horizon control: actions are generated jointly but consumed sequentially, resulting in inherently heterogeneous execution urgencies.
Aus dem Abstract. Unsere Zusammenfassung folgt.
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