Faster on-device inference for flow-matching vision-language-action models중급
PICES: 재학습 없이 VLA 로봇 모델의 추론을 최대 2.3배 빠르게
서울대 연구진이 로봇 파운데이션 모델을 다시 학습하지 않고도 임베디드 칩에서 더 빨리 움직이게 하는 방법을 프리프린트로 공개했다. 한 번 호출할 때 살짝 흔든 행동 계획 몇 개를 함께 만들고, 계획이 일치하면 더 많은 동작을 실행하는 방식으로 엔비디아 젯슨 오린과 토르에서 추론 시간을 최대 2.3배 줄였고, 실제 UR10e 로봇팔 성공률은 90.7%에서 93.5%로 올랐다.