Fast ECoT: Efficient Embodied Chain-of-Thought via Thoughts Reuse

📄 arXiv: 2506.07639v2 📥 PDF

作者: Zhekai Duan, Yuan Zhang, Shikai Geng, Gaowen Liu, Joschka Boedecker, Chris Xiaoxuan Lu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-06-09 (更新: 2025-09-21)

💡 一句话要点

提出Fast ECoT以解决ECoT推理延迟问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: ECoT推理 实时推理 视觉-语言-动作 推理加速 机器人任务 异步调度 模块化推理

📋 核心要点

  1. 现有ECoT推理方法在推理过程中存在显著延迟，限制了其在实时场景中的应用。
  2. Fast ECoT通过缓存高层推理和并行生成推理步骤，显著加速了推理过程。
  3. 实验结果显示，Fast ECoT在延迟上减少了7.5%，同时保持或提升了任务成功率和推理可信度。

📝 摘要（中文）

Embodied Chain-of-Thought (ECoT)推理通过中间推理步骤提升了视觉-语言-动作(VLA)模型的性能和可解释性。然而，其顺序自回归的标记生成引入了显著的推理延迟，限制了实时部署。为此，本文提出了Fast ECoT，一种利用ECoT的结构化和重复特性来加速推理的方法。该方法通过缓存和重用高层推理、并行生成模块化推理步骤，以及引入异步调度器来解耦推理与动作解码，从而提升响应速度。Fast ECoT无需模型更改或额外训练，易于集成到现有VLA管道中。实验结果表明，在模拟和真实机器人任务中，延迟减少了7.5%，同时任务成功率和推理可信度保持不变或有所提升，使ECoT策略更接近实际实时部署。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决ECoT推理中的推理延迟问题。现有方法采用顺序自回归的标记生成方式，导致推理速度慢，难以满足实时应用需求。

核心思路：Fast ECoT的核心思路是利用ECoT推理的结构化和重复特性，通过缓存和重用推理结果，以及并行生成推理步骤，来加速推理过程。

技术框架：整体架构包括高层推理缓存模块、并行推理生成模块和异步调度器。高层推理缓存模块负责存储和重用之前的推理结果，而并行推理生成模块则同时生成多个推理步骤，异步调度器则优化了推理与动作解码的协调。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了高层推理缓存和并行生成机制，使得推理过程不再是线性的，而是可以同时进行多个推理步骤，从而显著降低了推理延迟。

关键设计：在设计中，Fast ECoT无需对原有模型进行修改或额外训练，采用了异步调度策略以提高响应速度，确保了与现有VLA管道的兼容性。

📊 实验亮点

实验结果显示，Fast ECoT在延迟上减少了7.5%，同时在任务成功率和推理可信度方面与基线方法相比保持不变或有所提升。这表明Fast ECoT在实际应用中能够有效提升ECoT策略的实时性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括机器人导航、智能助手和自动化控制等领域。通过提升ECoT推理的实时性，Fast ECoT能够使得这些系统在复杂环境中更高效地执行任务，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Embodied Chain-of-Thought (ECoT) reasoning enhances vision-language-action (VLA) models by improving performance and interpretability through intermediate reasoning steps. However, its sequential autoregressive token generation introduces significant inference latency, limiting real-time deployment. We propose Fast ECoT, an inference-time acceleration method that exploits the structured and repetitive nature of ECoT to (1) cache and reuse high-level reasoning across timesteps and (2) parallelise the generation of modular reasoning steps. Additionally, we introduce an asynchronous scheduler that decouples reasoning from action decoding, further boosting responsiveness. Fast ECoT requires no model changes or additional training and integrates easily into existing VLA pipelines. Experiments in both simulation (LIBERO) and real-world robot tasks show up to a 7.5% reduction in latency with comparable or improved task success rate and reasoning faithfulness, bringing ECoT policies closer to practical real-time deployment.