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GenPlan: Generative Sequence Models as Adaptive Planners
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内容提要
本研究提出了GenPlan框架，克服了离线强化学习在多任务决策中的局限性。通过生成序列建模，显著提升了对新环境的适应能力，实验结果显示其在自适应规划任务中的性能超过现有方法10%以上。
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关键要点
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本研究提出了GenPlan框架，旨在克服离线强化学习在多任务决策中的局限性。
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当前的离线强化学习代理无法适应单一任务以外的情境，缺乏对新环境的泛化能力。
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GenPlan框架采用生成序列建模的离散流模型，通过迭代去噪程序生成目标和行动序列。
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实验结果显示，GenPlan在自适应规划任务中的性能超过现有方法超过10%。
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