决策变压器作为部分可观测连续控制的基础模型
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。利用预训练的语言模型，探索决策变压器（DT）架构作为一种通用的控制器综合框架，同时展示了 DT 在各种控制任务上的能力，包括对非线性动力系统和部分微分方程进行控制，并具备出色的零样本泛化能力。
决策Transformer是一种创新算法，利用转换器架构在强化学习中的最新进展。研究者提出了一个序列建模框架，用于研究通过分层强化学习进行顺序决策的方法，并展示了DT作为该框架的一个特例。实证结果表明，所提出的算法在多个控制和导航基准测试中明显优于DT。研究者希望这项研究能推动转换器架构在强化学习领域的整合。
