自变量机器人发布动作分词器X-Tokenizer，提升具身智能长程任务性能

自变量机器人科技（深圳）有限公司发布跨模态动作分词器X-Tokenizer，将动作分词器从单纯的“压缩—重建”重新定义为“多模态推理与动作之间的语义接口学习”。

据自变量机器人介绍，该分词器使多模态对齐能力提升13.5%，长程任务性能提升8.25%。这是其在“感知增敏”方向的底层技术突破之一。

此前，自变量机器人已发布全球首个将视觉、语言、触觉、动作、物理预测整合进同一神经网络的世界统一模型WALL-B，并推出分布式训练优化器DMuon、开源HOST框架等成果。X-Tokenizer的发布进一步完善了其从模型训练到动作执行的具身智能技术栈。

自变量机器人总部位于广东深圳，专注于具身智能大模型研发，其技术方案已应用于家庭服务和物流分拣等真实场景。作为中国具身智能行业代表之一，该公司正通过持续开源底层技术，降低行业应用门槛。