这是 nvidia/Cosmos3-Nano-Policy-DROID 的 FP8 检查点，采用 NVIDIA Cosmos3-Nano@fp8 布局和 ModelOpt 0.44 FP8 格式。权重来自 RTN build，静态输入 scale 改为基于每次调用最大值的移动平均；量化覆盖 36 个 decoder layer 中双 tower 的 504 个 Linear 层，权重和激活均为 FP8 E4M3、per-tensor static，部分投影层、视觉编码器、embedding 和 norm 保持 BF16。

激活校准使用从 NVIDIA policy server 捕获的 256 次 transformer 调用；构建选择基于 32 个 DROID observations 对 BF16 原版的 fake-quant replay。实际验证包含 NVIDIA policy server 上 FP8 GEMM 与 BF16 原版的同 seed 对比，以及离线 fake quant replay；该 build 在服务路径上的 overall 为 0.099 sigma，gripper agree 为 99.32%。

量化实验比较了 RTN、SmoothQuant、GPTQ、AutoRound、不同 observer 等方案。作者保留了三个交付 build，并指出在 NVIDIA W8A8 FP8 per-tensor static 格式下，没有明确优于 RTN 的算法或组合；32 个观测不足以稳定区分 build 排名。