预训练的ViT以丰富、密集的细节观察世界。大多数策略在行动前将其池化为单一向量，丢弃了大部分信息。
预训练的ViT以丰富、密集的细节观察世界。大多数策略在行动前将其池化为单一向量，丢弃了大部分信息。 我们引入Patch Policy：一种最小的架构扩展，使基于transformer的策略能够直接处理密集的token，无需
\btransformer\b
所有带有「\btransformer\b」标签的 AI 情报。
1 条情报所有带有「\btransformer\b」标签的 AI 情报。
1 条情报预训练的ViT以丰富、密集的细节观察世界。大多数策略在行动前将其池化为单一向量，丢弃了大部分信息。 我们引入Patch Policy：一种最小的架构扩展，使基于transformer的策略能够直接处理密集的token，无需