#Single-Step Action Generation (1)

IMLE-VLA：用单步条件隐式最大似然估计加速视觉-语言-动作策略

VLA 策略的推理瓶颈不在视觉语言主干，而在动作头：扩散/流匹配头要跑 10 步 Euler 积分才出一个动作块，机器人只能在等待里停-走-停。IMLE-VLA 把 π0.5 的迭代动作头换成单步条件生成器，用条件隐式最大似然估计（cIMLE）训练——每步采 m 个噪声候选，把专家动作只匹配给最近的那一个候选（最近邻分配不回传梯度），其余候选因此可以自由地去覆盖别的模式，天然避免朴素回归头的模式坍缩。改动只限于动作头，3B VLM 主干完全冻结并原样保留，因此推理频率从 15 Hz 提到 55 Hz（3.67×），配合更长执行时域 H 动作吞吐最高 11.0×。LIBERO 40 任务平均成功率 98.0%，是所有对比方法里最高且同时最快；LIBERO-plus 五个等级的测试时扰动下保持 π0.5 的鲁棒性，而 OpenVLA-OFT 等基线急剧退化。真机 Franka Panda 四个任务全部超过 π0.5（19/15、18/15、15/12、16/12，每任务 20 回合），本体感受 jerk 低 2.2×–3.0×，每回合 VLA 前向耗时降 3.9×–6.6×。局限：加大 H 是拿反应性换吞吐；m=1 时退化为条件均值回归；评测集中在 LIBERO 与单臂桌面任务。