论文页面 - RLDX-1 技术报告

来源：https://huggingface.co/papers/2605.03269 作者：

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摘要

RLDX-1 是一种用于灵巧操作的通用机器人策略，它通过多流动作 Transformer（Multi-Stream Action Transformer）架构整合异构模态，与现有的视觉-语言-动作模型相比，在复杂的现实世界任务中表现出更优越的性能。

虽然视觉-语言-动作模型（https://huggingface.co/papers?q=Vision-Language-Action%20models）（VLAs）通过继承预训练视觉-语言模型的多样化智能（即广泛的场景理解和语言条件泛化能力），在实现类人通用机器人策略方面取得了显著进展，但它们仍然难以应对需要更广泛功能能力（例如运动感知、基于记忆的决策和物理感知）的复杂现实世界任务（https://huggingface.co/papers?q=real-world%20tasks）。为了解决这个问题，我们推出了 RLDX-1，这是一种基于多流动作 Transformer（https://huggingface.co/papers?q=Multi-Stream%20Action%20Transformer）（MSAT）构建的用于灵巧操作（https://huggingface.co/papers?q=dexterous%20manipulation）的通用机器人策略。MSAT 是一种通过模态特定流与跨模态联合自注意力（https://huggingface.co/papers?q=cross-modal%20joint%20self-attention）整合异构模态，从而统一这些能力的架构。RLDX-1 进一步将该架构与系统级设计选择相结合，包括为罕见的操作场景合成训练数据、专门针对类人操作的学习程序，以及用于实时部署（https://huggingface.co/papers?q=real-time%20deployment）的推理优化。通过实证评估，我们表明 RLDX-1 在模拟基准测试（https://huggingface.co/papers?q=simulation%20benchmarks）和需要超越通用多功能性的广泛功能能力的现实世界任务（https://huggingface.co/papers?q=real-world%20tasks）中，始终优于近期前沿的 VLA 模型（例如 π_{0.5} 和 GR00T N1.6）。特别是，RLDX-1 在 ALLEX 人形机器人任务中展现出优势，成功率达到 86.8%，而 π_{0.5} 和 GR00T N1.6 的成功率约为 40%，这突显了 RLDX-1 在多样化功能需求下控制高自由度人形机器人（https://huggingface.co/papers?q=humanoid%20robot）的能力。总之，这些结果使 RLDX-1 成为迈向可靠的、用于复杂、接触丰富且动态的现实世界灵巧操作（https://huggingface.co/papers?q=dexterous%20manipulation）VLA 模型的重要一步。

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