本研究探讨了采用 transformer-based model 方法训练的多用途强化学习代理程序在 Atari 游戏中的表现，发现使用 Multi-Game Decision Transformer 模型的性能和可伸缩性最佳，并提供预训练模型和代码以鼓励该方向的进一步研究。

May, 2022

通过让人形机器人玩井字棋的学习方法，成功探索了多模态深度强化学习、机器人视觉感知和交互等方向，并利用语音、视觉和手势等方式让机器人在该游戏中实现了高效而自然的交互。

Nov, 2016

研究文本游戏在强化学习环境下的指令正确率，设计使用 Linear Temporal Logic 结构化语言支持时间上下文语义的指令，通过文字游戏的实验验证该结构化语言指令的有效性和优越性。

Nov, 2022

本研究提出了一种名为 “Actor-Mimic” 的多任务学习和迁移学习方法，通过深度强化学习和模型压缩技术来训练一个单一的策略网络，并通过多个专家教师的指导来学习在不同任务中的行为，并使用先前的知识解决新任务。研究结果表明，该方法的表征能力可以通过无先验的专家指导来推广到新的任务并加速学习。本方法可以应用于多样的问题，为了说明其效果，我们在 Atari 游戏上进行了测试。

Nov, 2015

本文基于序列建模思路，提出一种将强化学习抽象为序列建模问题的框架，使用 Transformer 架构和相关的语言建模技术（如 GPT-x 和 BERT）来解决增强学习任务，其中提出的 Decision Transformer 模型可以通过自回归模型来输出未来的动作并获得预期回报，其性能在 Atari、OpenAI Gym 和 Key-to-Door 等实验中达到了业界领先水平。

Jun, 2021

本研究提出了一种基于 Transformer 的方法来处理人类语言指令和多视角场景观察，以提高机器人的精准操作，并在 RLBench 基准测试中成功实现 74 项任务，还表现出对未曾见过变化的任务的良好泛化性能。

Sep, 2022

通过使用预先训练的文本语言模型（BERT），我们提出了一种简单的方法来训练使用深度 RL 的指令跟踪代理，以适应自然人指令，从而在人类给出自然指令的情况下，实现从合成模板命令到指令的零 - shot 传输。

May, 2020

本研究探讨了深度强化学习在文本游戏中的应用，提出了通过引入知觉模块以及使用两阶段训练框架来提高样本效率，从而解决了应用 DRL 的两个主要挑战。实验结果表明，提出的方法显着提高了性能和样本效率，并且对复合错误和数据有限的预训练表现出鲁棒性。

Mar, 2022

提出了一种将 Transformer 模型与强化学习相结合，并在 BabyAI 任务上表现出色的新方法，其中模型输出既包含动作，也包含文本描述。

Apr, 2023

离线强化学习以多目标优化问题的形式重新定义为序列建模任务，引入动作空间区域以解决变换模型的关注机制在输入上分配变化注意权重的潜在问题。实验证明这些提议使得变换模型更有效地利用关注机制，达到或超过当前最先进方法的性能。

Aug, 2023