DeeR-VLA：多模态大语言模型的动态推理以提高机器人执行效率
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究解决了多模态大语言模型（MLLMs）在机器人平台上计算和内存限制的问题。通过提出动态早退出框架（DeeR-VLA），该方法根据具体情境自动调整激活的MLLM规模，从而避免冗余计算。研究表明，DeeR在CALVIN机器人操作基准测试上，计算成本降低了5.2-6.5倍，GPU内存使用降低了2-6倍，同时保持了性能竞争力。
该研究提出了动态早退出框架（DeeR-VLA），旨在解决多模态大语言模型在机器人平台上的计算和内存限制问题。DeeR在CALVIN基准测试中实现了计算成本降低5.2-6.5倍，GPU内存使用减少2-6倍，同时保持了竞争力的性能。
