RDT（Robotics Diffusion Transformer）是由清华大学AI研究院 TSAIL 团队推出的全球最大的双臂机器人操作任务扩散基础模型。 RDT具备十亿参数量，能够在无需人类操控的情况下自主完成复杂任务，如调酒和遛狗。 RDT基于模仿学习人类动作，展现出强大的泛化能力和操作精度，能够处理未见过的物体和场景。 清华团队已将RDT的代码、模型和训练数据集开源，推动机器人技术的发展和应用。 RDT的核心在于其多模态输入编码和Transformer骨干网络，结合语言、视觉和动作 …

3 天之前 · RDT（Robotics Diffusion Transformer）是由清华大学AI研究院TSAIL团队推出的全球最大的双臂机器人操作任务扩散基础模型。RDT具备十亿参数量，能够在无需人类操控的情况下自主完成复杂任务，如调酒和遛狗。

2024年12月24日 · 本文提出了机器人扩散变换器（Robotics Diffusion Transformer，简称 RDT），这是一种具有强泛化能力的双臂操作基础模型，也是目前规模最大的双臂操作基础模型。 RDT 使用Diffusion Transformers（DiTs）作为其可扩展的主干网络（Xie et al., 2020），并针对带有视觉输入的语言条件双臂操作（language-conditioned bimanual manipulation with vision）进行了特殊设计。 在表达能力方面，RDT 通过利用扩散模型对复杂分布建模的能力（Sohn et al., …

RDT-1B是一个具有 12亿参数的机器人大模型，是目前针对机器人操作领域最大的基于扩散的基础模型。 它在目前规模最大的多机器人数据集集合上进行了预训练，涵盖 46个数据集和超过100万段操作记录。 为了增强其双臂操作能力，我们在 ALOHA双臂机器人上收集了6000多段操作记录（这是迄今为止最大的双臂数据集之一），并用于模型的微调。 RDT-1B在灵巧性、零样本泛化能力和小样本学习方面树立了新的标杆。 该模型支持几乎所有现代机械臂的控制，包括双臂系统、 …

RDT-1B is a 1B-parameter (largest to date) imitation learning Diffusion Transformer pre-trained on 1M+ (largest to date) multi-robot episodes. Given language instruction and RGB images of up to three views, RDT can predict the next $64$ robot actions.

2024年10月18日 · 训练 rdt：预训练与微调相结合 为了在多种机器人数据上进行预训练，研究者需要对数据格式进行统一。 具体来说，研究者构建了一个统一的动作空间（如图 3 左侧所示）。

2024年12月31日 · 清华大学人工智能研究院TSAIL团队于2024年10月推出了全球最大的双臂机器人操作任务扩散基础模型——Robotics Diffusion Transformer（RDT-1B）。 这一创新模型通过基于扩散模型的设计与大规模预训练策略，为双臂操控任务的研究和应用带来了重要突破，成为运动控制领域最接近人类“小脑”的机器人控制模型之一。 RDT-1B具备1.2B参数量，采用了可扩展的Transformer架构，能够高效处理多模态输入的异质性，捕捉机器人数据中的非线性和 高频特 …

RDT（Robotics Diffusion Transformer）是清华大学AI研究院TSAIL团队推出的全球最大的双臂机器人操作任务扩散基础模型。 RDT具备十亿参数量，能在无需人类操控的情况下，自主完成复杂任务，如调酒和遛狗。

2024年12月16日 · 为此，清华大学人工智能研究院 TSAIL 团队构建了用于双臂机器人操作的扩散基座模型——Robotics Diffusion Transformer（RDT），是目前最大的用于机器人操作的扩散基座模型，拥有模型参数量1.2B，现已开源。

RTD thermometer for measuring low to high range of temperature with precision and accuracy. Great for commercial or industrial use RTDs - or Resistance Temperature Detectors - are temperature sensors that contain a resistor that changes resistance value …