arXiv cs.RO 机器人学· Yujin Wang, Junli Chen, Yixuan Li, Shunan Dong, Huazhong Yang, Yongpan Liu, Hongyang Jia·· 5 小时前精选AI 评分57
论文提出 TISED 框架，重新审视具身任务中推理速度与质量的权衡
The Speedup Paradox: Rethinking Inference Speed-Quality Trade-off in Embodied Tasks
AI 导读
论文提出 TISED（Task-level Inference Speedup Effect Decomposition）分析框架，统一量化、剪枝、异步推理等有损轻量化优化技术，并将其对静态与动态任务的影响解耦。
推荐理由
论文指出有损推理优化在闭环具身任务中可能反直觉地拖慢完成时间或提升成功率，为评估量化剪枝等手段提供了新分析视角。
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