Fast-dDrive: 자율주행을 위한 효율적인 블록 확산 VLM

연구진은 자율주행용 블록-디퓨전 비전-언어-행동 모델인 Fast-dDrive를 공개했다.

이 모델은 의미 출력 블록 간 인과 구조를 강제하고, 구조 토큰을 고정하며, scaffold speculative decoding과 shared-prefix 롤아웃으로 오차를 줄이고 효율을 높인다.

Fast-dDrive는 WOD-E2E와 nuScenes에서 강한 성능을 보였고, SGLang과 결합하면 자기회귀 기반 모델보다 처리량이 크게 향상됐다.

정확한 궤적 품질을 유지하면서 추론 속도를 높여 실시간 차량 탑재에 더 적합하게 만든다.