Griffin Alpha-S-LIBERO 是从 griffinlabs/Griffin-Alpha-S 微调得到的 LIBERO 策略权重，策略类型为 griffin_alpha。其默认动作头是 910M 参数的 flow-matching action expert，以逐层连接的 mixture-of-transformers 形式接到 Qwen3-VL-4B backbone；基础模型曾在多具身机器人数据混合上预训练，本仓库权重使用四个 LIBERO suite（spatial、object、goal、10）的演示数据微调 3 个 epoch。

该策略面向 LIBERO simulated Franka Emika Panda，使用 agent view 与 wrist 两路 256x256 图像、8 维状态，以及 7 维 OSC_POSE 每步增量动作；一次预测 50 步动作块，并设置 n_action_steps=10 进行重规划。提示中包含具身信息、末端位姿控制模式，并启用本体状态和子任务条件；状态与动作使用 LIBERO 训练划分的分位数归一化统计。

闭环评测覆盖 4 个 suite、每个 suite 10 个任务、每任务 10 个 episode，共 400 个 episode/配置，单随机种子。四个 suite 汇总结果中，flow head 的 1 Euler step 检查点默认配置为 96.8，10 Euler steps 为 96.0，FAST head 为 94.0。权重许可证为 CC BY-NC-SA 4.0，插件代码和基础模型 Qwen3-VL-4B-Instruct 为 Apache-2.0；可通过安装插件后使用 lerobot CLI，并以 lerobot-train 指定 policy.path 进行微调。