ACT 方法利用強化學習助力模仿學習簡單化、易操作，增強機器人多場景應用性。Mobile ALOHA團隊先期開發的 ACT（Action Chunking with Transformers）強化協同學習與模仿學習的結合，通過訓練直接映射人類動作的端到端模型，無需整體建模，就可以訓練人形機器人，使得普通人也可以在較短的時間內遠程操縱 Mobile ALOHA機器人完成未訓練過的任務，并達到專家水平。