When to Ask for Help: A Decision-Theoretic Account and Measurement Standard for Slow-Module Scheduling in Dual-System Vision-Language-Action Models
中文摘要
由模型生成 · 人工抽检该论文将双系统VLA模型中慢模块的调用问题形式化为决策论问题，提出Value of Intervention统一框架，并给出无泄漏测量协议与调度编译方法，把慢模块触发从设计直觉变为可测量决策。
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已译中文[Submitted on 15 Oct 2026]
标题：
When to Ask for Help: A Decision-Theoretic Account and Measurement Standard for Slow-Module Scheduling in Dual-System Vision-Language-Action Models
查看题为 When to Ask for Help: A Decision-Theoretic Account and Measurement Standard for Slow-Module Scheduling in Dual-System Vision-Language-Action Models 的论文的 PDF，作者为 Shilin Zhang（North China University of Technology）
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摘要：
双系统视觉-语言-动作（VLA）模型将一个高频快速策略与一个缓慢、昂贵的模块配对使用，而已发表的触发机制在调用该模块时缺乏共享的目标函数、经过测量的成本，以及任何能将调度质量与模块质量区分开的标准。我们提供了缺失的理论框架：将调用形式化为一个经过校准的决策问题，其中固定比例、固定预算和历史门控调度均为同一量——干预价值（Value of Intervention, VoI）——的退化情形；一个更新基线（renewal baseline）证明了在状态无关崩溃条件下最优调度具有周期性，其自适应增益由成本比 $\rho$ 和崩溃的离散度所支配。实测系统在 $\rho$ 上跨越三个数量级（FiS-VLA 为 $0.95$；RoboICL 约为 $10^3$），一项直接测试证实了低 $\rho$ 预测：校准增益在同质崩溃下消失，并随异质性增大而增长。在 LIBERO 上的十四个闭环实验组检验了连续统中有争议的中间区域（$\rho=1.53$）：自适应触发器完全按照阈值规则的预测分配其查询，然而语言重写通道无法将其转化为任一测试套件上的成功，而一个撤销失败重写的回退执行器是唯一在 LIBERO-Spatial 和 LIBERO-Goal 上均具有零净负面影响的干预手段，其中重写缺陷从十三分加深至四十二分。一个四指标无泄漏协议在 $929$ 条部署轨迹上将表观早期预警 AUC 从 $0.93$ 降至 $0.62$，一个检测受限前沿定理将检测质量转化为可调度性陈述，而一个编译循环将实测价值函数转化为每任务刷新周期，与闭环 oracle 的差距在 $2.4\%$ 以内。这些结果共同将慢模块调用从一种设计观点转变为一项经过测量的决策。
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2026年10月15日星期四 03:20:54 UTC（205 KB）
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