Act, Think or Abstain: Complexity-Aware Adaptive Inference for Vision-Language-Action Models
作者: Riccardo Andrea Izzo, Gianluca Bardaro, Matteo Matteucci
分类: cs.CV, cs.RO
发布日期: 2026-03-05
💡 一句话要点
提出复杂性感知自适应推理框架，提升VLA模型在复杂任务中的效率与可靠性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉语言动作模型 自适应推理 任务复杂性估计 机器人学习 主动检测 视觉特征 异常检测
📋 核心要点
- 现有VLA模型推理机制计算复杂度高，且对所有任务无差别应用，导致资源分配不合理，缺乏对复杂任务的有效处理。
- 论文提出一种自适应框架，通过视觉-语言骨干网络主动检测任务复杂性，动态调整VLA执行策略，实现高效推理。
- 实验结果表明，仅使用视觉信息即可有效检测任务复杂性，在LIBERO等基准测试中，仅用少量数据即可达到较高F1分数。
📝 摘要（中文）
当前视觉-语言-动作(VLA)模型的研究主要集中于通过已有的推理技术来增强泛化能力。然而，这些改进不可避免地增加了计算复杂性和推理延迟。此外，这些机制通常被不加区分地应用，导致资源在简单任务上的低效分配，同时又无法提供不确定性估计，从而无法防止在分布外任务上的灾难性失败。受人类认知的启发，我们提出了一个自适应框架，该框架基于感知状态的复杂性动态地路由VLA的执行。我们的方法通过将潜在嵌入投影到参数和非参数估计器的集合中，将VLA的视觉-语言骨干转换为主动检测工具。这使得系统能够立即执行已知任务(Act)，推理模糊场景(Think)，并在遇到显著的物理或语义异常时先发制人地停止执行(Abstain)。在我们的实证分析中，我们观察到一种现象，即仅视觉嵌入在推断任务复杂性方面更优，这是由于语言的语义不变性。在LIBERO和LIBERO-PRO基准以及真实机器人上的评估表明，我们仅使用视觉的配置仅使用5%的训练数据即可达到80%的F1分数，从而确立了其作为可靠且高效的任务复杂性检测器的地位。
🔬 方法详解
问题定义：现有VLA模型在处理复杂任务时，计算资源消耗大，推理延迟高，且缺乏对任务难度的感知能力，导致资源分配不合理。对于简单任务浪费资源，对于复杂任务又可能因缺乏有效推理而失败。现有方法无法有效区分任务的复杂性，并据此调整推理策略。
核心思路：论文的核心思路是引入任务复杂性感知机制，使VLA模型能够根据当前任务的复杂程度，自适应地选择合适的执行策略。具体而言，模型首先通过视觉信息估计任务的复杂性，然后根据复杂性选择“Act”（直接执行）、“Think”（进行推理）或“Abstain”（停止执行）三种策略。这种设计旨在提高资源利用率，减少推理延迟，并避免在不确定情况下执行任务。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 视觉-语言骨干网络：用于提取视觉和语言特征。2) 复杂性估计器：将视觉特征投影到参数和非参数估计器的集合中，用于估计任务的复杂性。3) 决策模块：根据复杂性估计器的输出，决定执行“Act”、“Think”或“Abstain”策略。4) 执行模块：根据决策模块的指令，执行相应的动作或推理过程。整个流程是，首先通过视觉信息估计任务的复杂性，然后根据复杂性选择合适的执行策略，最后执行相应的动作或推理过程。
关键创新：最重要的技术创新点在于提出了基于视觉信息的任务复杂性估计方法，并将其与VLA模型的执行策略相结合，实现了自适应推理。与现有方法不同，该方法能够根据任务的复杂程度动态调整推理过程，从而提高效率和可靠性。此外，论文还发现仅使用视觉信息即可有效估计任务复杂性，这简化了复杂性估计器的设计。
关键设计：复杂性估计器是关键设计之一，它由参数和非参数估计器的集合组成，用于将视觉特征映射到复杂性得分。具体实现细节未知，但可以推测可能使用了例如KNN、高斯混合模型等方法。决策模块的设计也至关重要，需要根据复杂性得分设定合适的阈值，以决定执行哪种策略。损失函数的设计也需要考虑如何平衡不同策略的执行概率，以及如何惩罚错误的决策。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，仅使用5%的训练数据，基于视觉信息的复杂性检测器即可达到80%的F1分数。在LIBERO和LIBERO-PRO基准测试以及真实机器人实验中，该方法均表现出良好的性能，验证了其有效性和实用性。该方法在资源利用率和推理效率方面均优于现有方法。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人自主导航、智能制造、自动驾驶等领域。通过自适应推理，机器人可以根据环境的复杂程度调整行为策略，提高在复杂环境中的适应性和鲁棒性。例如，在自动驾驶中，可以根据路况的复杂程度选择不同的驾驶模式，从而提高安全性。
📄 摘要（原文）
Current research on Vision-Language-Action (VLA) models predominantly focuses on enhancing generalization through established reasoning techniques. While effective, these improvements invariably increase computational complexity and inference latency. Furthermore, these mechanisms are typically applied indiscriminately, resulting in the inefficient allocation of resources for trivial tasks while simultaneously failing to provide the uncertainty estimation necessary to prevent catastrophic failure on out-of-distribution tasks. Inspired by human cognition, we propose an adaptive framework that dynamically routes VLA execution based on the complexity of the perceived state. Our approach transforms the VLA's vision-language backbone into an active detection tool by projecting latent embeddings into an ensemble of parametric and non-parametric estimators. This allows the system to execute known tasks immediately (Act), reason about ambiguous scenarios (Think), and preemptively halt execution when encountering significant physical or semantic anomalies (Abstain). In our empirical analysis, we observe a phenomenon where visual embeddings alone are superior for inferring task complexity due to the semantic invariance of language. Evaluated on the LIBERO and LIBERO-PRO benchmarks as well as on a real robot, our vision-only configuration achieves 80% F1-Score using as little as 5% of training data, establishing itself as a reliable and efficient task complexity detector.