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Scaling Offline Model-Based Reinforcement Learning via Jointly Optimized World-Action Model Pretraining
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内容提要
本研究提出了JOWA模型，旨在解决离线强化学习中智能体的通用性问题。该模型通过多个Atari游戏的预训练，在仅使用10%的离线数据时，超越现有基线，展现出优秀的迁移和泛化能力。
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关键要点
- 本研究提出了JOWA模型，旨在解决离线强化学习中智能体的通用性问题。
- JOWA模型通过多个Atari游戏的预训练，能够学习通用表示和决策能力。
- 在仅使用10%的离线数据时，JOWA模型的表现超过现有基线。
- 该模型展现出优秀的迁移和泛化能力，能够在新游戏上高效应用。
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