BEAST

BEAST: B-spline Encoded Action Sequence Tokenizer进阶

用 B 样条控制点把一段动作压成固定个数 token 的动作分词器。

BEAST 是德国卡尔斯鲁厄理工学院（KIT）团队 2025 年 6 月提出的动作分词器，发表于 NeurIPS 2025。做法是用 B 样条曲线（由少量「控制点」决定形状的平滑曲线）拟合一段动作序列，再把控制点当作 token：可量化成离散 token 给语言模型用，也可保留连续值。和 FAST 这类需要单独训练、长度不固定的分词器相比，BEAST 不用训练、每段 token 数固定，所以能一次前向并行解码；B 样条还保证相邻动作块首尾平滑衔接，减少抖动。论文把它接到 Florence-2 小模型（BEAST-F）、ACT 等架构上，在 CALVIN、LIBERO 上结果有竞争力，推理吞吐约为 π0 的 2 倍。