通过自回归特征和优势加权的更细致行为基础模型

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内容提要

本文解决了前向-后向表示模型训练的两个主要限制:线性任务编码和离线数据集训练。通过引入自回归特征和离线强化学习技术,提升了模型的表达能力和在新环境中的表现,尤其在空间精度和任务泛化方面表现突出。

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