본 논문은 의사결정 과정에 생성 모델을 통합하는 것에 대한 종합적인 검토를 제시합니다. 생성 모델의 우수한 성능을 활용하여 에이전트가 높은 보상을 받는 상태-행동 영역이나 중간 목표를 향하도록 안내하는 궤적을 생성하는 데 초점을 맞춥니다. 7가지 기본적인 생성 모델 유형(에너지 기반 모델, GAN, VAE, 정규화 흐름, 확산 모델, 생성 흐름 네트워크, 자기회귀 모델)을 분류하고, 이들의 기능을 제어기, 모델러 및 최적화기의 세 가지 주요 역할로 범주화하여 의사결정에 대한 기여 방식을 논의합니다. 또한, 5가지 중요한 실제 의사결정 시나리오에서 이러한 모델의 배포를 조사하고, 현재 접근 방식의 강점과 한계를 요약하며, 차세대 생성 지시 모델을 발전시키기 위한 세 가지 주요 방향(고성능 알고리즘, 대규모 일반화된 의사결정 모델, 자기 진화 및 적응 모델)을 제안합니다.
