指南 · 命令逐字来自官方 README
训练 MotionBricks：三条脚本，一条今天就能验证的管线
预览版发布了全部三个模型组件的训练代码——VQVAE 分词器、pose 模型与 root 模型——默认用合成数据，让你在碰真实数据集之前就能端到端跑通整个流程。下方命令原样抄自 README；我们没有改写或重测。
三条训练命令
在克隆的 motionbricks/ 目录里运行。README 注明脚本"默认使用合成数据，并从 out/ 中保存的 checkpoint 加载模型配置"：
# Train the VQVAE (motion tokenizer)
python scripts/train_vqvae.py
# Train the pose model (requires pretrained VQVAE checkpoint)
python scripts/train_pose.py
# Train the root model (no VQVAE needed)
python scripts/train_root.py顺序只有一次重要：pose 脚本需要 VQVAE checkpoint（out/ 里的预训练版，或你自己刚训练出来的），root 模型则独立训练——README 注释白纸黑字写着。每个脚本对应哪个组件，见架构页。
合成数据：先验证管线
当前所有训练脚本都默认合成数据（见 motionbricks/data/synthetic_dataset.py），"以便在不需要真实数据集的情况下端到端验证完整训练管线"（README）。实际含义：
- 可以不下载任何 BONES-SEED 数据，先确认你的环境、配置和训练循环能产出 checkpoint。
- 合成运行验证的是管道，不是质量——一次跑完的合成训练只能说明代码在你的 CUDA 机器上能跑，说明不了动作保真度。
- 真实数据路径上的复现实验按 README 说法"正在进行中"。
真实数据集
README 声明预训练 checkpoint 所用的数据集可在 bones.studio/datasets 下载——完整动作数据集都在那里。发布模型背后的训练语料是 BONES-SEED（细节与数字注意事项见素材页）。
在投入带宽之前想先看个轻量参考：四个文件合计约 2.2 GB 的 checkpoint 大小列在安装指南里。
自己的数据或新机器人
仓库里有两份官方文档回答本指南刻意不编造答案的定制问题：
Motion representation 文档
"动作特征表示、骨架系统、坐标约定、归一化与特征计算管线的细节"（README 对 docs/motion_representation.md 的描述）。
添加你自己的数据集
"用自己的动作数据训练 MotionBricks 并适配新机器人的分步指南"（README 对 docs/adding_your_own_dataset.md 的描述）。
完整发布状态——路线图实际说了什么
剩下的拼图是与机器人学整合的完整管线。逐字引用 README 的路线图条目：
本指南坚持两点澄清："约一个月后"是从 2026-04-27 预览公告算起的，而且它是官方路线图的估计，不是发布承诺——别处引用的任何具体日期都当猜测处理。真实进度看新闻页和官方仓库；训练管线在哪接入 SONIC 部署，见GR00T-SONIC 页。