让离线强化学习从「局部描摹」变「全局布局」丨ICLR’26 现有生成式离线强化学习方法在处理复杂连续任务时，常因过于关注局部合理性而忽视全局规划，导致生成的轨迹“局部合理但全局偏航”。为解决这一问题，厦门大学与香港科技大学提出了一种名为 MAGE（Multi-scale Autoregressive...