TS-DP：扩散策略的推测解码加速框架
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TS-DP：扩散策略的推测解码加速框架
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AI 综述
Ye Li 等作者提出 TS-DP，称这是首个把推测解码用于 Diffusion Policy 的框架。它用蒸馏出的 Transformer drafter 替代高成本去噪调用，并用强化学习调度器按任务难度动态调整投机参数。 作者报告，仿真中 NFE 最高降低 4.17 倍、实际耗时加速 3.2 倍，草稿接受率超过 85%；真实实验中 NFE 降低 3.8 倍，传送带任务成功率提升 23%，推理频率达 26 Hz。代码已开源。
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最新进展10月28日 12:00
TS-DP：面向时变任务难度的强化学习投机解码扩散策略加速框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv · cs.AITS-DP：面向时变任务难度的强化学习投机解码扩散策略加速框架
TS-DP 是首个将投机解码用于 Diffusion Policy 的框架，通过蒸馏 Transformer drafter 替代高成本去噪调用，并用 RL 调度器按任务难度动态调整投机参数。仿真中实现最高 4.17x NFE 降低和 3.2x 实际耗时加速，草稿接受率超 85%；真实实验 NFE 降低 3.8x，传送带任务成功率提升 23%，推理频率达 26 Hz。代码已开源。
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