现今科技飞速进步，提升机器人智能水平的同时，如何减少计算资源消耗成为焦点。清华大学的研究团队带来了好消息，他们研发的DeeR-VLA框架有望有效解决这一难题。
研究的背景
近些年，多模态大型语言模型让机器人变得更加强大。然而，这种进步付出了高昂的代价，那就是计算和内存的巨大消耗。每一次操作都如同消耗巨额财富，而非高效完成任务。在这种背景下，清华研究者的成果显得尤为珍贵。在科研和工业领域，资源总是有限的，我们不能无限制地增加资源以追求更好的表现。尤其是对于一些小型科研机构或初创企业，他们根本无法承受庞大的计算资源消耗。
研究显示，多数任务仅需小型模型即可完成，只有在面对少数复杂场景时，才需借助大型多模态模型。以24层与6层模型为例，尽管任务完成率提升有限，但计算成本却显著上升。这一成果十分贴近实际，提醒我们无需一味追求庞大而复杂的模型。
目标的产生
提升机器人智能面临诸多挑战。要在不降低性能的前提下，如何实现计算效率的最大化？这好比寻找一种理想的平衡，既要保持平衡又不失足。稍有闪失，机器人性能可能下滑，或者计算资源被严重浪费。这一点，在机器人实际操作场景中尤为关键，例如在流水线上作业，机器人每一条指令都必须既精确又迅速，同时还要控制成本。
这个问题并非无中生有，背后有众多实验数据作为依据。在此背景下，研究者们提出根据需要调整模型大小这一目标，显得十分切合实际。
DeeR-VLA框架的核心架构多出口架构
VLA引入了多出口架构，使得在多模态大语言模型中，能够根据需求激活不同层级。这就像打开了多扇门，通常只在需要时才会开启通往资源消耗更多的那扇门。在训练或应用过程中，我们会通过探索和反馈来调整退出策略。这个过程并不简单，需要不断尝试和调整。
在动态推理过程中，模型会依据既定标准挑选恰当的路径，并整合特征进行预测。举例来说，当机器人身处复杂环境执行救援或进行高难度装配时，这种架构便能显现其优势。它能迅速处理信息，并迅速发出指令，确保出口选择的及时性与准确性。
训练阶段的特殊策略
在训练期间，模型在每个时间点都会随机挑选一个出口进行计算。这种做法看似不可思议，实则旨在确保模型能够对所有可能的出口序列进行有效学习。试想，如果训练时仅固定几个出口，那么将有许多潜在情况未能被挖掘，这样一来，在实际应用时很可能会出现疏漏。
这种策略有助于缩小训练和推理过程中的差异，从而使模型能够从容应对推理的不确定性。这并非徒劳之举，因为在面对难以预料的任务环境和需求时，它是确保机器人稳定运行的关键条件。
辅助预测头的引入
引入辅助预测头作为额外监督信号。它能提升每个出口特征的优化，有利于动作预测任务。这相当于为每个出口配备了一位小助手，这位助手专门确保输出的结果更符合作业任务的需求。在诸如工程机器人需要精确动作调度的场景中，这个小助手能确保每个指令的执行更加精确高效。
DeeR-VLA展示的优势
在基准测试中，DeeR-VLA的执行能力令人满意。尤其在任务完成率和计算效率的平衡方面，它的表现尤为出色。即便是在不同的实际环境设置中，它同样表现出色。
与其他先进技术相较，任务完成率毫不逊色，而且在LLM模块的计算资源消耗上显著减少。通过对比实际机器人在各种场景下的应用数据，这一框架在理论与实践应用上实现了完美对接。这对整个机器人及人工智能领域来说，无疑是个重大的好消息，因为它为寻求突破计算资源限制的解决方案提供了新的路径。
大家可以思考一下，这个框架在未来的机器人应用中，能在哪些新的领域展现出更大的潜力？如果觉得这篇文章对您有帮助，不妨点个赞或分享一下。
