本研究提出时序差分流（TD-Flow）方法，旨在解决预测模型推理中的小错误累积问题，直接预测未来状态，从而提升预测质量。TD-Flow通过降低梯度方差，展示了在多个领域的优越性，表明其在长期决策中的潜在影响。

本研究探讨了在复杂长期决策任务中结合符号规划与变换器策略。通过构建高层符号规划器和低层决策变换器，该框架在不确定的高维环境中生成有效的行动序列，实验结果表明其成功率和策略效率优于纯神经网络方法。

本研究提出了一种基于大语言模型的全面评估方法，解决了现有世界模型在决策评估中的不足。研究表明，GPT-4o在需要领域知识的任务中优于GPT-4o-mini，并揭示了长期决策任务中世界模型性能下降的问题。