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11月23日，记者从成都人形机器人创新中心了解到，该中心继续在技术创新上实现突破，于近日全国首 发基于扩散架构的人形机器人高速推理模型R-DDIRM（Denoising Diffusion Implicit Robot Model），这是继今年5月推出中国首个基于扩散架构人形机器人任务生成式模型R-DDPRM（Denoising Diffusion Probability Robot Model）后，该中心在扩散架构领域取得的进一步突破。
据介绍，R-DDIRM模型在参数优化、动作柔顺度以及数据采集效率方面取得了显著进展。该模型参数量仅为0.25B，远低于同类模型，但能在保证高性能的同时，实现更加高效、流畅的推理和决策过程。
通过演示视频可以看到，人形机器人在不断被干扰的情况下，依然能够迅速精准地将目标物体摆放到指定位置，充分展现了R-DDIRM模型在复杂环境中丝滑、高效处理各种任务的能力。
此外，R-DDIRM模型的一个显著特点在于其反应速度与人类相仿，展现了一种高效的学习能力：训练频次越低，标志着其“智慧”程度越高。据了解，以往机器人的训练过程往往需要累积上万次的数据采集，而R-DDIRM模型成功将这一数字锐减至50次，实现了在数据采集效率方面的飞跃。这一进展将极大加速人形机器人的学习和适应过程，增强机器人在执行具体任务中的反应能力，从而提高应用效率和用户体验。
据介绍，R-DDIRM模型的推理速度达到了R-DDPRM模型的10倍以上，这意味着人形机器人在执行任务时能够更快做出决策和反应，从而更有效地完成任务。这一提升将为人形机器人在紧急救援、智能制造等领域的广泛应用提供有力支持，同时也为人形机器人产业的快速发展奠定坚实基础。
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