这是一个面向 LIBERO-10 的 Cosmos3-Nano 动作策略，属于 Cosmos Cookbook 中受控合成数据研究的 D2 单元。仓库导出的是训练 checkpoint，包含 bf16 safetensors、EMA weights、7 个分片，约 30 GB，可由 cosmos-framework policy server 加载。

该策略基于 nvidia/Cosmos3-Nano 修订版 e59a53c2，在 379 条真实 LIBERO-10 demonstrations 与 iteration 1000 的 1137 条 duplicates 上继续训练，从 1000 iteration resume 到 2000，global batch 为 2048，training seed 为 42。训练数据未在此仓库重新分发；LIBERO-10 位于 nvidia/LIBERO_LeRobot_v3，restyled sets 需通过 recipe 重新生成。

评估覆盖 LIBERO-10 的 10 个任务、每个任务 50 个初始状态和 3 个 evaluation seeds：标准场景成功率为 93.9 ± 0.8%，扰动场景成功率为 84.7 ± 2.3%，扰动包括随机 lighting、textures、skybox 和 camera jitter。该单元需要与 matched duplicate control 一起解读，低于 2.5 points 的差异处于 training-seed spread 内；许可为 NVIDIA Open Model License。