RLZero: Direct Policy Inference from Language Without In-Domain Supervision
作者: Harshit Sikchi, Siddhant Agarwal, Pranaya Jajoo, Samyak Parajuli, Caleb Chuck, Max Rudolph, Peter Stone, Amy Zhang, Scott Niekum
分类: cs.AI, cs.GR, cs.LG, cs.RO
发布日期: 2024-12-07 (更新: 2025-11-25)
备注: NeurIPS 2025, 26 pages
💡 一句话要点
提出RLZero以解决无监督语言指令下的强化学习策略推断问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 强化学习 自然语言处理 无监督学习 策略推断 多任务学习
📋 核心要点
- 现有方法在处理自然语言指令时，通常需要昂贵的监督或测试时训练，限制了其应用范围。
- 论文提出RLZero，通过预训练的RL代理，利用无标签的离线交互实现从自然语言指令到策略的零-shot推断。
- 实验结果表明，RLZero在多种任务上表现出色，能够从跨体视频生成策略，展示了其广泛的适用性。
📝 摘要（中文）
奖励假设认为所有目标和目的都可以理解为最大化接收到的标量奖励信号。然而，定义这样的奖励信号在实践中非常困难，因为人类往往无法预测与奖励函数对应的最佳行为。自然语言为强化学习（RL）代理提供了一种直观的替代方案，但以往的语言条件方法通常需要昂贵的监督或测试时训练。本文提出了一种新方法RLZero，利用仅通过无标签的离线交互训练的预训练RL代理，实现从任意自然语言指令中进行零-shot测试时策略推断。该方法包括想象、投影和模仿三个步骤，首次展示了在多种任务和环境中直接从语言生成行为的能力，且无需任何领域内监督。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在无监督条件下，如何从自然语言指令直接推断强化学习策略的问题。现有方法通常依赖于昂贵的监督或特定任务的训练，限制了其灵活性和适用性。
核心思路：RLZero的核心思路是利用预训练的RL代理，通过想象、投影和模仿三个步骤，从自然语言指令生成策略，而不需要领域内的监督。这样的设计使得代理能够在多种环境中灵活应对不同的指令。
技术框架：RLZero的整体架构包括三个主要模块：想象模块使用视频生成模型生成与语言描述对应的观察序列；投影模块将这些观察序列映射到目标环境；模仿模块则通过无监督RL代理对投影的观察序列进行模仿。
关键创新：RLZero的最大创新在于首次实现了无领域监督的直接语言到行为生成，突破了传统方法的限制，展示了在多种任务和环境中的有效性。
关键设计：在技术细节上，RLZero采用了无标签的离线交互数据进行预训练，使用视频生成模型进行观察序列的想象，确保了生成的观察序列与目标环境的高度一致性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，RLZero在多种任务上实现了零-shot策略推断，且在复杂环境中表现优异。与基线方法相比，RLZero在策略生成的准确性和灵活性上有显著提升，展示了其在处理自然语言指令时的强大能力。
🎯 应用场景
RLZero的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括机器人控制、游戏AI、自动化任务执行等。通过直接从自然语言指令生成策略，RLZero能够显著降低人工干预的需求，提高系统的自主性和灵活性，未来可能在智能助手和自主系统中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
The reward hypothesis states that all goals and purposes can be understood as the maximization of a received scalar reward signal. However, in practice, defining such a reward signal is notoriously difficult, as humans are often unable to predict the optimal behavior corresponding to a reward function. Natural language offers an intuitive alternative for instructing reinforcement learning (RL) agents, yet previous language-conditioned approaches either require costly supervision or test-time training given a language instruction. In this work, we present a new approach that uses a pretrained RL agent trained using only unlabeled, offline interactions--without task-specific supervision or labeled trajectories--to get zero-shot test-time policy inference from arbitrary natural language instructions. We introduce a framework comprising three steps: imagine, project, and imitate. First, the agent imagines a sequence of observations corresponding to the provided language description using video generative models. Next, these imagined observations are projected into the target environment domain. Finally, an agent pretrained in the target environment with unsupervised RL instantly imitates the projected observation sequence through a closed-form solution. To the best of our knowledge, our method, RLZero, is the first approach to show direct language-to-behavior generation abilities on a variety of tasks and environments without any in-domain supervision. We further show that components of RLZero can be used to generate policies zero-shot from cross-embodied videos, such as those available on YouTube, even for complex embodiments like humanoids.