本研究提出了一种新的离线强化学习框架——时间距离感知转换增强（TempDATA），旨在解决因超出分布样本导致的性能下降问题。TempDATA通过在时间结构化的潜空间中生成增强过渡，能够模拟长期行为，提升多个测试任务的表现。

Temporal Distance-aware Transition Augmentation for Offline Model-based Reinforcement Learning
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