本研究提出了一个新的框架，解决了离线强化学习算法在有限样本目标数据集上性能下降的问题。通过实验证明了源数据集与目标数据集的权重对算法性能有影响，发现了一个最优权重以平衡两者。该研究对实际应用具有重要影响。

ChiPFormer是一种离线强化学习算法，用于芯片设计中的可转移放置策略。该算法在多任务设置下更有效地利用离线布局设计，对未知芯片电路进行fine-tuning可将放置时间从几小时缩短至几分钟。ChiPFormer提高了放置质量，且运行时间比最先进技术缩短了10倍。