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Universalizing Generalist Policies
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内容提要
本研究提出了一种两阶段通用策略框架，结合扩散规划者和逆动力学模型，以解决智能体在多种决策任务中的适应性问题。实验结果显示，联合训练不同智能体的数据集可提高任务完成精度，最高提升42.20%。
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关键要点
- 本研究提出了一种两阶段通用策略框架，结合扩散规划者和逆动力学模型。
- 该框架旨在解决智能体在多种顺序决策任务中的适应性问题。
- 实验结果表明，联合训练不同智能体的数据集可显著提高任务完成精度。
- 任务完成精度的最高提升幅度达42.20%。
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