用途：在 LIBERO 和 RoboCasa 仿真环境中评估 NVIDIA Cosmos Policy（视觉-语言-动作模型），覆盖空白机器环境搭建、无头 GPU 评估与推理性能分析。
主要能力：提供官方公开评估入口 cosmos_policy.experiments.robot.libero.run_libero_eval 与 cosmos_policy.experiments.robot.robocasa.run_robocasa_eval，支持 LIBERO 四个任务套件与 RoboCasa 单任务/多任务评估，并给出计算需求参考（LIBERO 约 16GB 显存，RoboCasa 约 18GB，单卡 A40/A100）。
使用方式：克隆 https://github.com/NVlabs/cosmos-policy.git，按 SETUP.md 进入支持的 Docker 容器，执行 uv sync --extra cu128 --group libero --python 3.10（RoboCasa 用 --group robocasa）。无头渲染需同时设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES、MUJOCO_EGL_DEVICE_ID、MUJOCO_GL=egl、PYOPENGL_PLATFORM=egl。RoboCasa 需安装兼容分支：git clone https://github.com/moojink/robocasa-cosmos-policy.git 后 uv pip install -e robocasa-cosmos-policy，并运行 python -m robocasa.scripts.setup_macros 与 python -m robocasa.scripts.download_kitchen_assets。
适用场景：LIBERO/RoboCasa 基准评估、推理延迟与吞吐分析、GPU 集群无头 EGL 渲染配置。
限制：不适用于从零训练或微调 Cosmos Policy、OpenVLA 或 pi0 模型，也不适用于真机评估。官方参考成功率依赖检查点、任务套件、随机种子与仿真器设置，复现时需固定任务名、对象划分、种子与试验次数。主机 Python 出现二进制兼容问题时，应回退到 SETUP.md 的官方容器流程。其他细节暂未提供。