本研究在Jax中实现PCGRL环境，解决了现有程序内容生成（PCGRL）的规模限制问题，加快了训练速度。研究表明，模型能够学习到更稳健的设计策略，并在超出训练数据的地图尺寸上表现出良好的泛化能力，为设计师提供更大的控制权。

本文介绍了一种创新方法PCGPT框架，利用离线强化学习和Transformer网络生成游戏关卡。PCGPT解决了传统PCG方法中的问题，生成了更复杂和多样化的游戏内容。在Sokoban游戏中评估结果表明，PCGPT具有增强游戏设计和在线内容生成的潜力。