本文探讨了离线元强化学习中的对抗学习框架，提出了多种方法以提高模型性能，包括无监督学习、表示转移和集成算法。这些方法在处理分布偏移和任务泛化方面表现优越，显著提升了离线强化学习的效率和稳定性。