RDT-1Bは、パラメータ数10億（現時点での最大規模）の模倣学習拡散トランスフォーマーであり、100万件以上（現時点での最大規模）の多様なロボットエピソードで事前学習されています。言語指示と最大3つのビューのRGB画像が与えられると、RDTはその後64個のロボット動作を予測できます。RDTは、片腕から両腕、関節からエンドエフェクタ、位置から速度、さらには車輪式移動まで、ほぼ全ての現代的な移動操作デバイスと互換性があります。このモデルは、6,000件以上（最大規模の1つ）の独自収集された両腕エピソードで微調整され、ALOHA双腕ロボットに導入されています。器用さ、ゼロショット汎化能力、少サンプル学習において最先端の性能を達成しています。