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实时动作分块

Real-Time ChunkingRTC常用

边执行当前动作块边算下一块,并让新块与已执行动作平滑衔接的方法。

实时动作分块是 Physical Intelligence 的 Kevin Black 等人 2025 年提出的推理算法(NeurIPS 2025)。大模型算一个动作块要上百毫秒,同步执行会在块间停顿,异步执行又可能让新旧两块对不上而跳变。RTC 在执行当前块时就开始算下一块:推理期间必然执行掉的几步被「冻结」,其余部分当作补全(inpainting)问题,在流匹配去噪时加引导项、用软掩码逐步放松约束,让新旧块平滑衔接。它无需重新训练,论文在 π0.5 上演示了延迟超过 300 毫秒仍能划火柴点蜡烛。2025 年 12 月又有了训练时 RTC,训练中模拟延迟,省掉推理时的引导计算。

例子在 LeRobot 里给 π0.5 打开 RTC 配置,并按实测推理耗时填入延迟步数,机器人执行动作块时就不再每块停顿等待下一块。

也叫
实时分块、Real-Time Execution of Action Chunking Flow Policies、推理时 RTC、训练时 RTC、Training-time RTC
相关
动作分块、异步推理、推理延迟、流匹配、时序集成、π0.5
来源
Real-Time Execution of Action Chunking Flow Policies (arXiv 2506.07339)
Training-Time Action Conditioning for Efficient Real-Time Chunking (arXiv 2512.05964)
LeRobot Docs: Real-Time Chunking (RTC)
信息截至
2026-09

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