NVIDIAなどが「VFlash」フレームワークを提案：フィジカルAIのビジュアルプランニングデコードを高速化

NVIDIAと複数の大学が、フィジカルAI向けのビジュアルプランニングデコードフレームワーク「VFlash」を発表した。幾何学的構造の事前分布を活用して完全な軌道と視覚プリミティブを並列生成することで、自己回帰的な逐次トークン生成によるレイテンシのボトルネックを解消する。Jetson Thor上でデコード処理を12〜42倍、ロボットモデル全体の処理パイプラインを5.1倍高速化し、自動運転やロボットアームのタスクにおいて平均3D変位誤差を42.6%低減させた。