Dynamic Test-Time Compute Scaling in Control Policy: Difficulty-Aware Stochastic Interpolant Policy

📄 arXiv: 2511.20906v1 📥 PDF

作者: Inkook Chun, Seungjae Lee, Michael S. Albergo, Saining Xie, Eric Vanden-Eijnden

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-11-25

💡 一句话要点

提出DA-SIP，通过动态调整计算量，提升扩散模型和流模型在机器人控制中的效率。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 机器人控制 扩散模型 流模型 自适应计算 难度感知 随机插值 长时程操作

📋 核心要点

  1. 现有机器人控制器在所有控制步骤中使用固定计算量，忽略了任务难度变化，导致效率低下。
  2. DA-SIP通过难度分类器动态调整计算量，包括步数预算、求解器和ODE/SDE积分，实现自适应控制。
  3. 实验表明，DA-SIP在保持任务成功率的同时，显著降低了计算时间，提升了控制效率。

📝 摘要（中文）

扩散模型和流模型在长时程机器人操作和模仿学习任务中表现出色。然而，这些控制器在每个控制步骤都采用固定的推理预算，忽略了任务的复杂性，导致简单子任务的计算效率低下，而复杂子任务的性能可能不足。为了解决这些问题，我们引入了难度感知随机插值策略（DA-SIP），该框架使机器人控制器能够根据任务难度实时调整其积分范围。我们的方法采用难度分类器来分析观测，从而在每个控制周期动态选择步数预算、最佳求解器变体以及ODE/SDE积分。DA-SIP建立在随机插值公式的基础上，提供了一个统一的框架，为扩散模型和流模型解锁了多样化的训练和推理配置。通过对各种操作任务的综合基准测试，DA-SIP在保持与固定最大计算量基线相当的任务成功率的同时，总计算时间减少了2.6-4.4倍。通过在该框架内实施自适应计算，DA-SIP将生成式机器人控制器转变为高效的、任务感知的系统，从而智能地分配推理资源，使其在提供最大收益的地方发挥作用。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于扩散模型和流模型的机器人控制器，在执行长时程操作任务时，通常采用固定的计算量（例如固定的ODE/SDE积分步数）。这种做法忽略了任务难度随时间的变化，导致在简单任务上浪费计算资源，而在复杂任务上计算资源不足，影响性能。因此，需要一种能够根据任务难度动态调整计算量的控制策略。

核心思路：DA-SIP的核心思路是引入一个难度分类器，该分类器根据当前观测（例如机器人状态、环境信息）来估计任务的难度。基于估计的难度，DA-SIP动态地调整控制策略的计算量，包括ODE/SDE积分的步数、使用的求解器类型（例如Euler, RK45）以及选择ODE或SDE进行积分。通过这种方式，DA-SIP能够自适应地分配计算资源，从而提高整体效率。

技术框架：DA-SIP的整体框架包含以下几个主要模块：1) 观测模块：接收来自机器人的状态和环境信息作为输入。2) 难度分类器：基于观测估计当前任务的难度。3) 计算量调度器：根据难度分类器的输出，动态选择ODE/SDE积分的步数、求解器类型以及ODE/SDE选择。4) 随机插值策略：基于选定的计算量配置，执行控制策略，生成控制指令。5) 执行器：将控制指令发送给机器人执行。

关键创新：DA-SIP的关键创新在于将难度感知与随机插值策略相结合，实现了动态计算量调整。与传统的固定计算量方法相比，DA-SIP能够根据任务难度自适应地分配计算资源，从而在保证性能的同时显著提高计算效率。此外，DA-SIP基于随机插值公式，提供了一个统一的框架，可以灵活地配置训练和推理过程，支持不同的扩散模型和流模型。

关键设计：难度分类器可以使用各种机器学习模型实现，例如神经网络。其训练数据可以通过专家策略或离线数据生成。计算量调度器可以采用简单的规则或更复杂的策略，例如基于强化学习的方法。随机插值策略的具体实现取决于所使用的扩散模型或流模型。论文中可能使用了特定的损失函数来训练难度分类器和控制策略，以确保难度估计的准确性和控制性能的优化。

📊 实验亮点

实验结果表明，DA-SIP在多种机器人操作任务中，能够在保持与固定最大计算量基线相当的任务成功率的同时，将总计算时间减少2.6-4.4倍。这表明DA-SIP能够有效地自适应分配计算资源，显著提高控制效率。

🎯 应用场景

DA-SIP可应用于各种机器人操作任务，尤其是在资源受限或任务难度动态变化的环境中。例如，在移动机器人导航、自主装配、医疗机器人手术等领域，DA-SIP能够显著提高控制效率，降低能耗，并提升任务成功率。该研究为开发更智能、更高效的机器人控制系统提供了新的思路。

📄 摘要（原文）

Diffusion- and flow-based policies deliver state-of-the-art performance on long-horizon robotic manipulation and imitation learning tasks. However, these controllers employ a fixed inference budget at every control step, regardless of task complexity, leading to computational inefficiency for simple subtasks while potentially underperforming on challenging ones. To address these issues, we introduce Difficulty-Aware Stochastic Interpolant Policy (DA-SIP), a framework that enables robotic controllers to adaptively adjust their integration horizon in real time based on task difficulty. Our approach employs a difficulty classifier that analyzes observations to dynamically select the step budget, the optimal solver variant, and ODE/SDE integration at each control cycle. DA-SIP builds upon the stochastic interpolant formulation to provide a unified framework that unlocks diverse training and inference configurations for diffusion- and flow-based policies. Through comprehensive benchmarks across diverse manipulation tasks, DA-SIP achieves 2.6-4.4x reduction in total computation time while maintaining task success rates comparable to fixed maximum-computation baselines. By implementing adaptive computation within this framework, DA-SIP transforms generative robot controllers into efficient, task-aware systems that intelligently allocate inference resources where they provide the greatest benefit.