深度分析
VQVLA：動態向量量化加速 VLA 機器人推論，速度達 A100 的 6.5 倍
VLA（視覺-語言-動作）模型在機器人領域展現強大潛力，但 GPU 推論延遲高，限制即時部署。現有加速器如 Dadu-Corki 雖提升效率，卻未充分利用模型中的記憶體與計算冗餘。
深度分析
VLA（視覺-語言-動作）模型在機器人領域展現強大潛力，但 GPU 推論延遲高，限制即時部署。現有加速器如 Dadu-Corki 雖提升效率，卻未充分利用模型中的記憶體與計算冗餘。
深度分析
本報告重新比對向量量化研究中的RaBitQ與TurboQuant，分析方法、理論保證與實驗複現。兩者皆採隨機旋轉與坐標量化，但在碼本設計與誤差上路徑不同：RaBitQ提出次高斯尾界達到最優位階，TurboQuant僅提供變異數界，難以直接轉成同等尾界。實驗下TurboQuant未顯著優於RaBitQ。