机器人 / 具身智能

SnapFlow: One-Step Action Generation for Flow-Matching VLAs via Progressive Self-Distillation

SnapFlow：通过渐进式自我蒸馏实现流匹配视觉-语言-动作模型的一步动作生成

Wuyang Luan, Junhui Li, Weiguang Zhao, Wenjian Zhang, Tieru Wu, Rui Ma

机构 * Jilin University（吉林大学） ； Chongqing University（重庆大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； GenY 纠错

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

AI总结 SnapFlow通过渐进式自我蒸馏将多步去噪压缩为单步前向传递，提升流匹配VLA模型的效率，减少延迟并提高成功率。

Comments 10 pages, 6 figures, 9 tables

QuantVLA: Scale-Calibrated Post-Training Quantization for Vision-Language-Action Models

QuantVLA: 用于视觉-语言-动作模型的可扩展后训练量化

Jingxuan Zhang, Yunta Hsieh, Zhongwei Wan, Haokun Lin, Xin Wang, Ziqi Wang, Yingtie Lei, Mi Zhang

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 QuantVLA是一种无需训练的后训练量化框架，首次应用于视觉-语言-动作系统，并成功量化了扩散变换器（DiT）动作头，通过三种可扩展组件实现了高效的低比特量化，显著提升任务成功率并降低内存消耗。

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