机器人 / 具身智能

From Inference Efficiency to Embodied Efficiency: Revisiting Efficiency Metrics for Vision-Language-Action Models

从推理效率到具身效率：重新审视视觉-语言-动作模型的效率指标

Zhuofan Li, Hongkun Yang, Zhenyang Chen, Yangxuan Chen, Yingyan, Lin, Chaojian Li

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：embodied agent(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 本文重新审视视觉-语言-动作模型的效率指标，发现传统参数、FLOPs或token解码吞吐量无法反映机器人平台的实际表现，提出具身效率指标如任务完成时间、轨迹平滑度等，揭示传统方法在具身效率上的不足。

Shifting Uncertainty to Critical Moments: Towards Reliable Uncertainty Quantification for VLA Model

将不确定性移至关键时刻：面向VLA模型可靠不确定性的量化

Yanchuan Tang, Taowen Wang, Yuefei Chen, Boxuan Zhang, Qiang Guan, Ruixiang Tang

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） ； Kent State University（肯特州立大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出统一的不确定性量化方法，通过最大值滑动窗口池化保留瞬时风险信号，结合运动感知稳定性加权强调不稳定行为的高频动作振荡，并通过贝叶斯优化进行DOF自适应校准，提升失败预测准确性和故障检测可靠性。