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arXiv Computer Science AILectura y decodificación adaptativa de escenas en difusión impulsando VLAs
Se propone un marco de lectura y decodificación adaptativa para modelos VLAs impulsados por difusión, buscando mejorar la calidad de la planificación al evitar decodificaciones innecesarias. El método pondera y combina predicciones de trayectoria de capas tardías después de un solo barrido de la columna vertebral, aplicando refinamiento solo cuando es necesario según la escena. Los resultados muestran una mejora en el rendimiento y una aceleración de velocidad de hasta 6.0x en benchmarks de Waymo E2E y reducción del error de trayectoria en nuScenes.