本文提出了一种利用决策变压器（Decision Transformer）优化强化学习模型训练的新方法。决策变压器是一种将变压器架构与强化学习决策相结合的神经网络模型。通过将该模型集成到强化学习训练中，该方法能够更有效地处理高维状态和动作空间，从而提高学习效率和最终性能。该方法已在多个基准强化学习任务中得到验证，显示出优于传统方法的结果。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
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