SlimDT

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。