arXiv 自然语言处理· Jingya Wang, Dehao Zhang, Shuai Wang, Malu Zhang, Yang Yang, Haizhou Li·· 6 小时前AI 评分34
SpikingVLA：异步脉冲视觉-语言-动作模型
SpikingVLA: Asynchronous Spiking Vision-Language-Action Models
AI 导读
SpikingVLA 提出了一种面向视觉-语言-动作（VLA）模型的 ANN-to-SNN 转换框架，实现高精度与低延迟的脉冲推理。该框架通过树突积分发放（DIF）神经元减少所需时间步，并利用异步执行机制重叠组件计算以降低同步开销。实验表明，SpikingVLA 相比现有脉冲 VLA 方法将 SR 和 SPL 分别提升 11.9% 和 12.6%，首动作延迟降低 11.2x。
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