本文介绍了一种通用的离线学习方法，通过考虑输入特征的计算成本，并将成本约束纳入到决策变换器的扩展中，从而在推断过程中限制其成本，使模型能够在每个时间步动态选择最佳输入特征。通过实验验证了该方法的有效性，并表明相比传统方法，它能够在使用较少计算资源的情况下实现类似的性能。