RDT-1B: A Diffusion Foundation Model for General-purpose Robot Manipulation

RDT-1B是2024年提出的扩散模型基础模型，专为通用机器人操作设计，参数量达到10亿。RDT-1B采用扩散模型架构，通过在大规模机器人操作数据集上进行预训练，实现了从视觉输入和语言指令到机器人动作的生成式预测。该模型支持多种机器人平台和操作任务，展示了强大的泛化能力和零样本迁移能力，是机器人扩散策略模型领域的代表性工作之一。