本研究提出了一种生成风险最小化（GRM）框架，旨在解决图数据中的分布外泛化问题。该框架通过生成不变子图来优化泛化过程，实验结果表明其在节点级和图级的OOD泛化中表现优越。

本研究提出DREAM框架，针对黑箱模型的属性逆向工程，解决了在未知训练数据情况下的研究空白。该方法通过分布外泛化，开发出领域无关的元模型，有效推断黑箱模型属性，实验结果显示其泛化能力超越现有方法。

该文章介绍了一种离线强化学习方法，利用先前经验学习更好的政策，解决了分布偏移和有效表示策略的问题。作者提出了一种新方法，将状态重构特征学习纳入扩散策略中，以解决分布外泛化问题。在多个任务上评估该模型的性能，取得了最先进的结果。

该文介绍了一种离线强化学习方法，利用先前经验学习政策，解决了使用行为克隆的限制。作者提出了一种新方法，将状态重构特征学习纳入扩散策略中，以解决分布外泛化问题。作者在二维多模态上下文强化学习环境和 D4RL 基准任务上评估了该模型的性能，实现了最先进的结果。

该文介绍了一种离线强化学习方法，利用先前的经验来学习政策，以解决分布偏移和有效表示策略的问题。该方法将状态重构特征学习纳入扩散策略中，以解决分布外泛化问题。作者在多个任务上评估了该模型的性能，实现了最先进的结果。