RDT-1B是一个参数量达到1B（目前最大）的模仿学习扩散变换器，预训练在超过1M（目前最大）的多机器人情节上。给定语言指令和多达三个视图的RGB图像，RDT可以预测接下来的64个机器人动作。RDT与几乎所有现代移动操作器兼容，包括单臂到双臂、关节到末端执行器、位置到速度，甚至包括轮式运动。该模型在6K+（最大的之一）自收集的双手情节上进行了微调，并部署在ALOHA双臂机器人上。它在灵巧性、零样本泛化能力和少样本学习方面达到了最先进的性能。