arXiv cs.AI@Jin Shi, Brady Zhang, Yishun Lu精选58VLA-AD提出一种蒸馏框架，利用视觉语言模型作为离线语义监督器，将大型VLA教师模型（如OpenVLA-7B）压缩为轻量级学生策略（158M参数），模型大小减少44倍，推理速度提升3.28倍（12.5 Hz on RTX 4090），性能仅下降0.27%。该方法不仅模仿底层动作，还引入任务阶段锚点和多帧操作方向描述等高层语义信号，仅在训练时使用，测试时学生策略独立运行。在LIBERO基准测试中，VLA-AD对π0.5-4B教师也有效，学生策略在部分任务上甚至超越教师。额外分析表明，语义引导使学生对教师动作噪声（如高频夹爪误操作）更鲁棒。论文VLA策略模型蒸馏机器人操控视觉语言模型推理加速推荐理由：做机器人策略部署的团队终于有了实用的模型压缩方案——VLA-AD用VLM离线语义信号替代在线大模型，7B教师变158M学生，速度3倍提升且性能几乎无损，做实时闭环控制的开发者可以直接参考。