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自变量机器人发布 DMuon 优化器，对 Muon 优化器进行分布式改造，将具身模型分布式训练效率提升约 30%，每步训练时间从 AdamW 的 2.2 倍降至 1.02 倍。改进包括 Owner 中心执行与通信优化、按矩阵形状自动选择计算内核、均衡分配各 Owner 工作量。DMuon 已完全开源，与 Muon 使用方式兼容，只需 3 行代码即可引入训练。
推荐理由：原文解释了 Muon 在分布式训练中的开销来源和三项改进做法，具身模型团队可借此评估训练提效的可行性。
深圳具身智能企业自变量机器人连续完成B轮至C轮四轮融资并全部完成交割，估值超200亿元，为粤港澳大湾区首个估值破200亿元且完成交割的具身智能公司。投资方超30家，含国家人工智能产业投资基金、红杉中国、小米战投。公司2026年4月发布具身大模型WALL-B，与58到家合作在深圳开展机器人上门家政服务近1000个家庭，并与顺丰合作柔性智能分拣与供件。
推荐理由：报道交代了四轮融资全部完成交割的细节及落地场景，读者可以了解这家公司融资进度的真实含金量。
自变量机器人发布跨模态具身动作分词器X-Tokenizer，采用语义残差量化（SRQ）架构，在17个机械臂系列、240万条轨迹（含20亿动作帧）上预训练。相比FAST，多模态对齐能力提升13.5%，长程任务性能提升8.25%，RoboTwin 2.0得分82.8；真机测试优于FAST和4级RVQ等对比方法。
推荐理由：原文给出了X-Tokenizer的方法设计与对比实验数据，读者可以了解动作分词器的多模态对齐思路及其可复用效果。