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RealtimeWAM 提出低延迟 WAM 推理框架

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AI 综述

RealtimeWAM 作者团队提出一个免训练的通用框架，通过并行执行与自适应计算降低世界动作模型（WAM）的推理延迟，可复用于 FastWAM 和 OpenWAM 等多种架构。在 RTX 4090 上，该框架在两种架构上的平均推理延迟分别为 24.09 ms 和 63.09 ms，对应 8.90× 和 10.67× 加速；平均成功率分别为 82.75% 和 87.41%，与原生推理相差不超过 0.02 和 0.53 个百分点。在五个真实任务上，其平均成功率较原生推理分别提升 17.2 和 37.2 个百分点。

AI 根据报道生成 · 7 小时前更新

最新进展10月8日 12:00

RealtimeWAM：面向世界动作模型的低延迟推理框架

报道时间线

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10月8日

12:00
arXiv cs.RO 机器人学
RealtimeWAM：面向世界动作模型的低延迟推理框架
RealtimeWAM 提出一个免训练的通用框架，通过并行执行与自适应计算降低世界动作模型（WAM）的推理延迟，可在 FastWAM 和 OpenWAM 等多种架构上复用。

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可比范围当前: 8
可比范围峰值: 1010月8日 13:00
近 24 小时变化: –

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