Add G2 DreamZero training and evaluation support

[CoffeeDrivenCoder]

研发内容

本 PR 增加 G2 场景下 DreamZero 的训练、推理、数据处理和评估支持。

• 增加 G2 DreamZero 数据配置，包括 relative / absolute action 配置、action horizon、normalization 和 embodiment tag。
• 扩展 DreamZero action head，支持 action-only training、motion mask、action loss 权重控制、endpoint/x0/start consistency loss，以及 video-to-action consistency。
• 增加 G2 action adapter 保存与加载逻辑，支持从 DreamZero-AgiBot base checkpoint 加载共享权重，再严格加载 G2 action adapter。
• 增加 LoRA checkpoint 加载约束，避免 LoRA delta 加载到错误 base model。
• 增加 G2 / AgiBot checkpoint 评估、server rollout、open-loop、action sensitivity 和 action timeline 汇总工具。
• 增加 G2 数据转换、repartition、active-hold window 构建、action adapter dataset 准备和 action 分布统计工具。

验证

• git diff --cached --check
• staged Python 文件 python -m py_compile

问题记录

• HTTPS push 缺少 GitHub 凭据，已切换 origin 为 SSH 并成功推送。
• 当前 PR 对应 commit：312b813f81ed1d012efe0c39316c6595e59b2df1

待办项

• 补充完整训练结果和评估结果。
• 根据 review 意见确认 action loss 权重、motion mask threshold 和 adapter checkpoint 加载约束。
• 整理本地未提交的备份/重复文件。