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。

本文探讨了通过无监督学习和序列建模技术提升离线强化学习模型性能的方法，提出了广义决策转换器（GDT）和基于未来信息的预训练决策转换器（PDT）等算法，并通过实验验证了其在不同环境下的有效性。这些方法显著加速了训练过程，并在多任务和上下文感知决策中表现出色。