arXiv：CARE 为视觉-语言-动作推理加速提供认证
原文标题：CARE: Certifying Acceleration for Vision-Language-Action Inference
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研究提出 CARE 方法，通过配对 rollout 在标定集上提供有限样本保证，确保加速导致的失败风险低于用户设定预算，并部署最快且通过认证的候选方案。在 LIBERO 四个套件与 OpenVLA-OFT 上认证了 9.0–10.8 倍加速，同时以 95% 置信度保证至少 85.8% 的参考成功回合被保留。
- 问题
- VLA 模型推理加速可能破坏原本能完成的任务，平均指标掩盖了这种风险。
- 方法
- CARE 用配对 rollout 在标定集上提供有限样本保证，部署最快且通过认证的加速方案。
- 结果
- 在 LIBERO 四套件与 OpenVLA-OFT 上认证 9.0–10.8 倍加速，95% 置信度保证保留至少 85.8% 参考成功回合。
- 影响
- 让机器人 VLA 加速有可量化的风险预算，工程上可安全部署加速策略。
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CARE为VLA推理加速提供认证，在LIBERO上认证9.0-10.8倍加速且保留至少85.8%成功回合。
- •用相同初始条件下的配对rollout定义「加速导致的失败」：参考成功而加速策略失败
- •在标定集上给出有限样本保证，使失败风险低于用户设定预算
- •部署通过认证的最快候选，无候选合格则回退参考策略
- •仅依赖终局结果与实测算力，可跨不同加速机制通用
- •在LIBERO四个套件与OpenVLA-OFT上以95%置信度保证至少85.8%参考成功回合被保留
为什么重要：平均成功率会掩盖加速带来的任务破坏，CARE把「加速多少」变成带统计保证的选择问题，对VLA实际部署的可靠性取舍有直接参考价值。
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