该仓库提供一个用于 gym-aloha 中 AlohaTransferCube 环境的 Action Chunking Transformer（ACT）策略模型，对应 “Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware” 中的做法。模型使用 LeRobot 的训练脚本、基于 aloha_sim_transfer_cube_human 数据集训练，当前权重对应 80k steps checkpoint，训练版本为 LeRobot@3c0a209。训练约用 1h45，在 Nvida A100 上完成。

评测在 gym-aloha 的 AlohaTransferCube 任务上进行：方块由一个机械臂成功抓起并转移到另一个机械臂即记为成功。500 个 episode 的评测中，该模型成功率为 83.0%，对比使用原始 ACT 仓库训练并在 LeRobot 中评估的同类模型为 68.0%。结果差异可能与代码重构、发现的 bug、仿真成功判定启发式差异有关；训练过程后期评测跃升仍需进一步调查。加载和评估方式指向 LeRobot 库中的评估脚本。