资讯1 分钟阅读·
单遍潜空间引导让VLM驾驶推理延迟减半
作者自报LCS单遍引导较两遍CFG降延迟约50%，Bench2Drive与nuScenes上指令遵循和驾驶成绩更优。
重要性局部证据E2 未复现
视觉-语言模型端到端驾驶的推理延迟可以比标准两遍CFG引导降低约50%，同时指令遵循和驾驶成绩不降反升——这是Meibo Hu等四名作者自报的结果。
此前这类模型指令遵循偏弱，通常靠标准两遍CFG引导来补，代价是推理要跑两遍。作者提出Latent-Centroid Steering（LCS），改为向预计算指令质心投影的单遍潜空间引导。
作者自测：在Bench2Drive闭环与nuScenes开环基准上，指令遵循和驾驶成绩均优于两遍CFG基线，推理延迟降低约50%。代码仓库已公开。
该结果出自arXiv预印本（7月31日提交，9月16日更新至v3，页面标注IROS 2026），尚未见他人复现。