Qualcomm（高通）

Memory-Efficient Looped Transformer: Decoupling Compute from Memory in Looped Language Models

内存高效的循环变换器：在循环语言模型中解耦计算与内存

Victor Conchello Vendrell, Arnau Padres Masdemont, Niccolò Grillo, Jordi Ros-Giralt, Arash Behboodi, Fabio Valerio Massoli

机构 * Qualcomm AI Research（高通人工智能研究） 纠错

AI总结 本文提出了一种内存高效的循环变换器（MELT），通过解耦推理深度与内存消耗，实现了常数内存的迭代推理，同时保持了LoopLM的性能，仅需轻量级的后训练过程。

Comments 22 pages, 5 figures, 11 tables

Hybrid Training for Vision-Language-Action Models

视觉-语言-动作模型的混合训练

Pietro Mazzaglia, Cansu Sancaktar, Markus Peschl, Daniel Dijkman

机构 * Qualcomm AI Research（高通AI研究） 纠错

AI总结 本文提出混合训练框架，旨在使视觉-语言-动作模型在推理时能够根据需要生成思考过程或直接预测动作，从而在保持性能提升的同时提高推理效率。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026