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将多模态输入令牌混合器整合到基于Mamba的决策模型中：决策MetaMamba
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究引入决策MetaMamba模型解决了RCTDM在离线强化学习中的挑战，DMM在多个数据集上表现优异，验证了基于SSM的决策模型的潜力。
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关键要点
- 本研究引入决策MetaMamba模型解决RCTDM在离线强化学习中的挑战。
- 采用输入令牌混合器提取短序列中的模式。
- 使用状态空间模型（SSM）结合远距离序列的信息。
- DMM在多个数据集上表现优异。
- 验证了基于SSM的决策模型在未来的发展潜力。
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