Auras: Beschleunigung von Embodied AI durch parallele Wahrnehmung und Generierung

In der Welt der Embodied AI, wo Systeme in dynamischen Umgebungen agieren, ist die nahtlose Integration von Wahrnehmungs- und Generierungsmodulen entscheidend. Traditionelle sequentielle Berechnungsabläufe, obwohl präzise, stoßen an ihre Grenzen, wenn es um die notwendige „Denken“-Geschwindigkeit für reale Anwendungen geht.

Mit dem neuen Framework Auras wird diese Herausforderung angegangen. Durch die Aufspaltung von Wahrnehmung und Generation und die Einführung kontrollierten Pipeline-Parallelismus erreicht Auras einen hohen und stabilen Durchsatz. Gleichzeitig wird das Problem der Datenveralterung gelöst, indem ein gemeinsamer Kontext für beide Module geschaffen wird, der die Genauigkeit der Agenten sichert.

Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass Auras den Durchsatz im Durchschnitt um 2,54‑fach steigert und dabei 102,7 % der ursprünglichen Genauigkeit beibehält. Damit demonstriert das System, wie sequentielle Beschränkungen überwunden und gleichzeitig hohe Leistungsfähigkeit erreicht werden können.