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当前主题：action-tokenization
共 3 个问题
离散 AR 训练快约 5 倍、可复用语言模型基础设施，但推理逐 token 串行；flow expert 推理并行、贴合连续控制，但训练贵。闭环重规划时 AR 每次都要重新生成整段 token，flow expert 靠外推缓解等待。
FAST 对动作序列沿时间维做 DCT，把能量集中到少数低频系数；量化后用 BPE 把常共现的系数量化为单 token，序列比逐维分桶短一个量级。
截断高频系数意味着丢失快速修正与接触瞬态；中低控制频率、动作平滑、以轨迹跟踪为主的任务适合 FAST；高频力控、接触密集、需要瞬时反应的任务不适合。