《决策中的生成模型：综述》

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摘要 —近年来，生成模型在生成任务中的卓越表现激发了人们对其在决策过程中应用的浓厚兴趣。由于其处理复杂数据分布的能力和强大的模型能力，生成模型可以通过生成轨迹，有效地融入决策系统，引导智能体朝向高回报的状态-动作区域或中间子目标。本文全面回顾了生成模型在决策任务中的应用。我们对七种基础生成模型进行了分类：能量模型、生成对抗网络、变分自编码器、标准化流、扩散模型、生成流网络和自回归模型。关于它们的应用，我们将其功能分为三个主要角色：控制器、建模器和优化器，并讨论每个角色如何为决策提供贡献。此外，我们还探讨了这些模型在五个关键实际决策场景中的部署情况。最后，我们总结了当前方法的优缺点，并提出了三条推进下一代生成决策模型的关键方向：高性能算法、大规模通用决策模型以及 ………………………………