Fugu-MT 論文翻訳(概要): RLDX-1 Technical Report

論文の概要: RLDX-1 Technical Report

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.03269v2
Date: Wed, 06 May 2026 14:24:04 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-05-07 15:17:35.943892
Title: RLDX-1 Technical Report
Title（参考訳）: RLDX-1技術報告
Abstract要約: マルチストリーム動作変換器(Multi-Stream Action Transformer:MSAT)上に構築したデクスタス操作のための汎用ロボットポリシーRTDX-1を紹介する。経験的評価により、RLDX-1は最新のフロンティア・ビジョン・ランゲージ・アクションモデルよりも一貫して優れていることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 74.70437517338186
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: While Vision-Language-Action models (VLAs) have shown remarkable progress toward human-like generalist robotic policies through the versatile intelligence (i.e. broad scene understanding and language-conditioned generalization) inherited from pre-trained Vision-Language Models, they still struggle with complex real-world tasks requiring broader functional capabilities (e.g. motion awareness, long-term memory, and physical sensing). To address this, we introduce RLDX-1, a general-purpose robotic policy for dexterous manipulation built on the Multi-Stream Action Transformer (MSAT), an architecture that unifies these capabilities by integrating heterogeneous modalities through modality-specific streams with cross-modal joint self-attention. RLDX-1 further combines this architecture with system-level design choices, including data synthesis for rare manipulation scenarios, learning procedures specialized for human-like manipulation, and inference optimizations for real-time deployment. Through empirical evaluation, we show that RLDX-1 consistently outperforms recent frontier VLAs (e.g. $π_{0.5}$ and GR00T N1.6) across both simulation benchmarks and real-world tasks that require broad functional capabilities beyond general versatility. In particular, RLDX-1 shows superiority in ALLEX humanoid tasks by achieving success rates of 86.8% while $π_{0.5}$ and GR00T N1.6 achieve around 40%, highlighting the ability of RLDX-1 to control a high-DoF humanoid robot under diverse functional demands. Together, these results position RLDX-1 as a promising step toward reliable VLAs for complex, contact-rich, and dynamic real-world dexterous manipulation.
Abstract（参考訳）: VLA(Vision-Language-Action Model)は、訓練済みのVision-Language Modelsから受け継いだ多目的知性(広視野理解と言語条件一般化)を通じて、人間のような汎用的なロボットポリシーへの顕著な進歩を示す一方で、より機能的な機能を必要とする複雑な現実世界のタスク(例えば、運動認識、長期記憶、身体感覚)に苦戦している。マルチストリーム動作変換器(Multi-Stream Action Transformer:MSAT)上に構築された,汎用ロボット操作のための汎用的ロボットポリシーであるRDDX-1を導入する。 RLDX-1はこのアーキテクチャを、希少な操作シナリオのためのデータ合成、ヒューマンライクな操作に特化した学習手順、リアルタイムデプロイメントのための推論最適化など、システムレベルの設計選択と組み合わせている。実験的な評価により, RLDX-1 は, 一般の汎用性を超えた広範な機能機能機能を必要とするシミュレーションベンチマークと実世界のタスクの両方において, 最新のフロンティア VLA (eg $π_{0.5}$ および GR00T N1.6) を一貫して上回ることを示す。特に、ALEXのヒューマノイドタスクは86.8%、$π_{0.5}$とGR00T N1.6は40%程度で優れており、RLDX-1が機能的な要求に応じてハイDoFヒューマノイドロボットを制御する能力を強調している。これらの結果は、RLDX-1を複雑な、接触に富んだ、ダイナミックな現実世界のデキスタラスな操作のための信頼性の高いVLAに向けた有望なステップと位置づけている。

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