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谷歌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。该研究整合了大型多样化数据集和强大的Transformer模型，旨在开发出具备泛化能力的策略，使机器人能够处理各种任务。文章介绍了Q-Transformer的设计和训练方法，以及其在大规模机器人学习问题上的表现。研究结果表明，Q-Transformer在多个应用设置中都取得了成功，验证了其有效性。该研究为机器人的发展和应用提供了重要的思路和方法，具有重要的实用性和前瞻性。
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