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在机器人学习领域中，Google DeepMind最近提出了Q-Transformer，这是一种基于Transformer的架构，用于机器人的离线强化学习。通过整合大型多样化数据集和强大的Transformer模型，Q-Transformer能够开发出具备泛化能力且适用于各种任务的策略。本文介绍了Q-Transformer的原理、设计以及实验评估结果，验证了其在大规模机器人学习中的有效性。Q-Transformer的出现为机器人学习提供了新的可能性，有助于机器人处理不同任务和环境，遵循自然语言指令，执行多阶段行为。
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