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Decision Transformer
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SlimDT论文提出在顺序建模外注入RTG
研究人员开发了SlimDT，这是Decision Transformer (DT)模型在离线强化学习中的一种改进。SlimDT将Return-to-Go (RTG)令牌从自回归序列中移除，而是直接将其信息注入状态表示中。这种方法将序列长度减少了三分之一，从而提高了推理效率和计算收益。在D4RL基准测试上的实验表明，SlimDT的性能优于标准DT，并达到了与最先进方法相当的性能。
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QHyer模型通过自适应历史压缩增强离线目标条件强化学习
研究人员开发了QHyer，一种用于离线目标条件强化学习的新方法，解决了部分可观察和历史依赖数据集带来的挑战。QHyer利用Q估计器指导策略拼接，并采用混合注意力-Mamba骨干进行自适应历史压缩。实验表明，QHyer在非马尔可夫和马尔可夫数据集上均取得了最先进的性能。
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Gemma 4 31B weights show cross-modal transfer via thin trainable interface
Researchers have demonstrated that frozen weights from the Gemma 4 31B text-pretrained model can be effectively reused across different modalities, including robotics and associative recall tasks. By employing a thin, t…