机器人 / 具身智能

Recurrent-Depth VLA: Implicit Test-Time Compute Scaling of Vision-Language-Action Models via Latent Iterative Reasoning

递归深度VLA：通过潜在迭代推理实现视觉-语言-动作模型的隐式测试时计算扩展

Yalcin Tur, Jalal Naghiyev, Haoquan Fang, Wei-Chuan Tsai, Jiafei Duan, Dieter Fox, Ranjay Krishna

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Allen Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究院） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：robotics(abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 RD-VLA通过潜在迭代推理实现视觉-语言-动作模型的隐式测试时计算扩展，提供恒定内存使用和高达80倍的推理加速。

Comments 11 Pages, Project page:https://rd-vla.github.io/