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标签：GR00T-N1.5×
6月19日
10:12
10:12arXiv cs.AI@Gia-Binh Nguyen, Trong-Bao Ho, Thien-Loc Ha, Khoa Vo, Philip Lund Møller, Quang T. Nguyen, Long Dinh, Tuan Dam, Vu Duong, Tung M. Luu, Trung Le, Tran Nguyen Le, Minh Vu, An Thai Le, Ngan Le, Daniel Sonntag, James Zou, Jan Peters, Duy M. H. Nguyen, Ngo Anh Vien
VLA模型（如pi_0、GR00T-N1.5）参数规模达数十亿，微调计算成本高。本文通过中心核对齐（Centered Kernel Alignment）识别冗余层，无需训练即可移除最多50%的层。在LIBERO、RoboCasa、SimplerEnv三个模拟基准和10个真实操作任务、4种机器人本体上验证，压缩后模型性能与完整模型相当。微调时间减少40-50%，实时推理速度提升达30%。结果表明VLA模型实际所需层数远少于现有架构。
论文VLApi_0GR00T-N1.5模型压缩机器人操作
推荐理由：这篇论文发现VLA模型很多层是冗余的，用他们的方法可以白嫖50%层数，微调快一半，推理快30%，效果不降。搞机器人微调的可以试试。
原文
6月16日
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