【Poliformer：如何利用Transformer架构来扩展在线策略强化学习算法，以实现更高效的导航任务】

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\x26amp;quot;Poliformer: Scaling On-Policy RL with Transformers Results in Masterful Navigators\x26amp;quot; 是一篇关于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的研究论文，它探讨了如何利用Transformer架构来扩展在线策略（On-Policy）强化学习算法，以实现更高效的导航任务。这篇论文可能属于机器学习和人工智能领域，特别是强化学习和深度学习的交叉部分。 Transformer架构最初是为自然语言处理（NLP）任务设计的，它通过自注意力机制（Self-Attention）能够捕捉序列数据中的长距离依赖关系。在强化学习中，Transformer可以被用来处理序列决策问题，其中智能体（Agent）需要根据环境状态做出一系列决策。 这篇论文可能介绍了以下内容： 1. **Transformer在强化学习中的应用**：论文可能展示了如何将Transformer架构集成到强化学习算法中，特别是在线策略学习方法。在线策略学习是指智能体 ………………………………