香港科大等团队提出CEED-VLA新范式，实现VLA推理超4倍加速且任务成功率高

针对VLA模型在机器人应用中的推理速度瓶颈，由香港科技大学（广州）与浙江大学、西湖大学联合团队提出了一种名为CEED-VLA的新方法，结合一致性蒸馏训练、混合标签监督机制及提前退出解码策略，在保持任务成功率的同时显著提升模型推理速度。实验结果显示，该方法在仿真与真实任务中实现超过4倍的加速效果，在灵巧操作任务中成功率提升超70%，展现出良好的应用前景。
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