# MambaAct让视觉—语言—动作机器人提速

> 这款新的 MambaAct 专家模块将推理时间最多缩短 65%，并略微提高了 LIBERO 基准测试的成功率。

Oossa · 2026-10-19 · https://oossa.com/zh/mambaact-speeds-up-vision-language-action-robots

研究人员推出了 MambaAct，这是一个面向流匹配视觉—语言—动作（VLA）模型的轻量级动作专家模块。它保留了早期 π₀.₅ 模型的视觉—语言编码器，但将基于 Transformer 的动作部分替换为紧凑的 Mamba 模块。这一改动使动作专家模块的规模缩小至原来的十分之一，并将 LIBERO 仿真基准测试中的去噪延迟降低 64.8%，在真实世界测试中降低 58.8%。与此同时，LIBERO 的平均成功率提高了约 1 个百分点。代码和模型权重已公开发布。

## 事实

- MambaAct 的规模比此前的动作专家模块小 10 倍。
- LIBERO 测试中的延迟降低 64.8%，真实世界部署中的延迟降低 58.8%。

## 为什么重要

机器人研究人员可以在硬件资源有限的设备上更快地运行 VLA 模型，从而实现近实时操作。

## 来源与参考

1. [MambaAct: Efficient Mamba Action Experts for Flow-Matching Vision-Language-Action Models](https://arxiv.org/abs/2610.22951) – arXiv cs.RO, 2026-10-19

最后更新: 2026-10-19