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最近几十年，连续决策任务主要通过专家系统和强化学习来解决。但是，这些方法仍然无法被概括地以低成本解决新任务。在本文中，我们讨论了一种新颖的范式，该范式利用基于变形金刚的序列模型来解决决策任务，名为大型决策模型。从离线增强学习方案开始，早期表明，可以将顺序建模用于培训有足够的专家轨迹的有效政策。当序列模型较大时，已经观察到了其对各种任务的概括能力，并且已经观察到了对新任务的快速适应，这是使代理在不久的将来实现人工通用智能的高潜力。
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