本研究探讨了决策变换器在线微调不足的问题，指出传统回报期望计算的负面影响。实验结果显示，加入TD3梯度显著提升了微调性能，尤其在低奖励离线数据预训练时，为决策变换器的改进提供了新思路。

本研究提出HuDOR技术，解决多指机器人手臂从人类视频中训练的挑战，通过在线微调策略显著加速学习，实验结果显示任务表现提升了4倍。

离线强化学习在实际应用中很重要，但策略需要在线微调。本文探讨了这一过程中的挑战，提出使用贝叶斯设计原则。智能体应基于对最优策略的信念行动，避免性能下降，确保找到最优策略。新算法在多项测试中表现出色，提高了离线数据学习的效率。