本文探讨了元强化学习中的任务信息受限问题，提出通过学习策略和任务信念来解决部分可观测马尔可夫决策问题。介绍了AllenAct、MetaMorph和TrMRL等方法，展示了它们在复杂控制环境中的有效性和性能提升。强调了基于Transformer架构的模型在元学习中的优势及其在动物和机器人行为研究中的应用潜力。