Это модель Decision Transformer, обученная на экспертных траекториях в среде Gym Hopper. Она предназначена для управления агентом в задаче непрерывного контроля: получает последовательность состояний и целевых возвратов и предсказывает действия для продолжения траектории. Для использования необходима нормализация наблюдений с коэффициентами mean и std, приведёнными в карточке модели.

Модель реализована на PyTorch, относится к архитектуре Decision Transformer и содержит около 786,6 тыс. параметров; размер контекста — 1024 токена. Она специализирована на среде Hopper и не предназначена для переноса на другие среды без дополнительного обучения или адаптации. Лицензия в предоставленных данных не указана.