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通过联合优化的世界-动作模型预训练扩展离线基于模型的强化学习
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内容提要
本研究提出JOWA模型，解决离线强化学习中构建通用智能体的问题。通过在多个Atari游戏上预训练，模型能学习通用表示和决策能力。实验显示，JOWA在仅用10%离线数据时，性能超越现有基线，并在新游戏上表现出高效迁移和优越泛化能力。
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关键要点
- 本研究提出JOWA模型，解决离线强化学习中建立通用智能体的问题。
- JOWA模型通过在多个Atari游戏上进行预训练，学习通用表示和决策能力。
- 实验结果显示，JOWA在仅用10%离线数据时，性能超越现有基线。
- JOWA模型在新游戏上表现出高效迁移和优越泛化能力。
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