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METRIK: 使用输入遮盖的转换器进行高效测量的随机对照试验
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了遮盖轨迹模型 (MTM) 作为顺序决策制定的一般抽象。MTM 通过高度随机化的遮盖模式进行训练，学习多功能网络，可以扮演不同的角色或具有不同的能力。实验表明，MTM 网络可以匹配或优于专门训练的网络，并且学到的状态表示可以加速传统 RL 算法的学习速度。在离线 RL 基准测试中，MTM 与专门的离线 RL 算法相竞争。
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关键要点
- 遮盖轨迹模型 (MTM) 是顺序决策制定的一般抽象。
- MTM 通过高度随机化的遮盖模式进行训练，学习多功能网络。
- MTM 网络可以通过选择适当的遮罩在推理时扮演不同的角色或具有不同的能力。
- 实验表明，MTM 网络可以匹配或优于专门训练的网络。
- MTM 学到的状态表示可以显著加速传统 RL 算法的学习速度。
- 在离线 RL 基准测试中，MTM 与专门的离线 RL 算法相竞争。
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