我们将以智能体小镇、DecisionTransformer和VoxPoser机器人控制原理为突破口，深入研究大模型与决策系统的概念和原理。
大模型是指具有巨大参数量和计算能力的模型，能够处理复杂的决策任务。在课程中，我们将学习如何构建和训练大模型，包括使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来搭建模型结构，以及使用大规模数据集进行训练。我们还将研究模型的优化方法，如梯度下降和自适应学习率等，以提高模型的性能和收敛速度。
在智能体小镇的案例中，我们将探讨如何将大模型与决策系统相结合，实现智能体在复杂环境中的决策和行动。我们将学习智能体的感知、决策和执行三个关键环节，以及如何使用大模型来优化智能体的决策能力。通过实践项目，我们将学习如何设计和训练智能体，使其能够在智能体小镇中与其他智能体进行协作和竞争。
在DecisionTransformer的研究中，我们将深入探讨基于变压器模型的决策系统。变压器模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，具有优秀的序列建模能力。我们将学习决策变压器的结构和训练方法，以及如何将其应用于决策系统中。通过实践项目，我们将探索如何使用DecisionTransformer来处理复杂的决策任务，如自动驾驶、自然语言处理等。