LatentQuant：NVFP4 量化下保持策略潜空间契约
原文标题：LatentQuant: Preserving the Policy-Facing Latent Contract under NVFP4 VAE Quantization
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论文指出，世界动作模型复用预训练视频 VAE 时，量化不仅要保重建质量，还要保住冻结策略所依赖的潜空间表示。直接 NVFP4 量化会导致 LIBERO 成功率从 95.5% 崩到 10.5%，原因是激活量化改变了重建信号与解码器雅可比，引发潜空间漂移。作者提出两阶段 QAT 框架 LatentQuant，先在量化编码器与高精度版本对齐，再冻结编码器微调解码器，在 LIBERO 达 95.75%、RoboTwin 达 68.8%，并在 B300 上取得 1.17-1.26 倍 VAE 加速。
- 问题
- 世界动作模型复用视频VAE时，NVFP4量化会破坏冻结策略依赖的潜空间表示。
- 方法
- 两阶段QAT框架，先对齐量化编码器与高精度版本，再冻结编码器微调解码器。
- 结果
- LIBERO成功率95.75%、RoboTwin 68.8%，B300上VAE端到端加速1.17-1.26倍。
- 影响
- 说明量化不能只看重建指标，需保住策略潜空间契约，对具身智能部署有直接价值。
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