arXiv Artificial Intelligence· Yujin Wang, Junli Chen, Yixuan Li, Shunan Dong, Huazhong Yang, Yongpan Liu, Hongyang Jia·· 19 小时前AI 评分28
速度悖论：重新审视具身任务中推理速度与质量的权衡
The Speedup Paradox: Rethinking Inference Speed-Quality Trade-off in Embodied Tasks
AI 导读
研究提出 TISED 框架，统一分析量化、剪枝、异步推理等有损高效推理技术对具身任务的影响。结果发现：静态任务中单块推理时间下降但端到端任务完成时间可能反而变长；动态任务中适度有损轻量化甚至可将任务成功率提升至基线之上；两种效应的单调性与最优区间还会随硬件配置变化。
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