arXiv:2611.04031v1 Announce Type: new Abstract: Offline multi-task reinforcement learning (MTRL) aims to learn a unified policy from heterogeneous offline datasets that generalizes across tasks. However, existing offline MTRL methods often struggle with two fundamental issues: severe per-task data scarcity and limited cross-task generalization. In this paper, we propose Language-Model Augmented Decision Transformer (LaMA-DT), a unified sequence-modeling framework that leverages a single large language model (LLM) for both trajectory augmentation and multi-task policy learning. LaMA-DT uses nat
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年11月5日 · 原文日期：2026年11月4日
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