清华团队推出DeeR-VLA，显著降低机器人多模态模型计算成本

清华大学研究团队设计了DeeR-VLA框架，通过动态推理机制，根据任务复杂度智能调节计算深度，显著降低了多模态大语言模型的计算和存储消耗。在CALVIN机器人操作基准测试中，DeeR-VLA将计算成本减少5.2-6.5倍，GPU内存减少2-6倍，同时保持性能。实验显示，大多数任务可通过较小模型完成，大模型在简单任务中存在冗余性。
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