为什么强化学习里很少有预训练模型（Pretrained Model）？
如题，在NLP和CV领域中都存在一些非常出名的预训练模型（例如BERT和ResNet），但好像没有太听说强化学习里有类似于这种的backbone呢？对于预训练需要庞大训练数据集的问题，我理解CV中有ImageNet，NLP有MLM，而强化学习作为一门完全不用担心缺乏预训练数据的学科，按道理来讲应该更容易出一个预训练模型才对呀？我不清楚是不是我没有了解到Pretrain RL相关的信息，如果有类似的工作希望可以分享一下，感谢~
有没有通用的预训练模型，关键因素是数据和需求，能否获得大量的数据以及这样的预训练模型是否具有广泛的适用性。

至少到目前为止，CV和NLP领域的foundationmodel适用的领域，都满足数据和需求的广泛性。然而对于强化学习所属的决策类任务而言，多数决策类任务需要深厚的领域知识，这也就意味着数据获取的门槛，而同时需求也很窄。这方面的情况，可以参照各类工业软件，即小众又贵。

因此，强化学习领域要出现广为人知的预训练模型，首先需要寻找到具有广泛性而变化狭窄的任务：任务变化的狭窄意味着预训练模型可达到一定的应用性能，而广泛意味着不少人能够接触到这样的模型，从而才会产生对RL预训练模型的认知。

GATO这样的工作不太容易产生可用的预训练模型，因为任务过泛、不够狭窄。RL任务与CV、NLP的一个重要差异在于，RL任务可以不具备“低维”结构，例如可以构造出一系列的任务，使得机械手在完全相同的历史状态下，下一时刻需要向任意方向移动，因此不具备如自然图像或自然语言中存在的先验结构，此时“没有免费的午餐“定理成立。

RL领域会出现的，可能不是通用预训练模型，而是专家预训练模型。