VIRAL: Vision-grounded Integration for Reward design And Learning
作者: Valentin Cuzin-Rambaud, Emilien Komlenovic, Alexandre Faure, Bruno Yun
分类: cs.AI
发布日期: 2025-05-28 (更新: 2025-10-28)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
VIRAL：基于视觉的奖励函数设计与学习框架，提升人机对齐
🎯 匹配领域: 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: 奖励函数设计 强化学习 多模态学习 大型语言模型 人机对齐
📋 核心要点
- 强化学习依赖奖励函数，但设计不良的奖励函数会导致人机不对齐，成为一大挑战。
- VIRAL利用多模态LLM，根据环境和目标自主生成和优化奖励函数，实现人机意图对齐。
- 实验表明，VIRAL在多个Gymnasium环境中加速了新行为的学习，并提升了与用户意图的对齐。
📝 摘要（中文）
本文提出VIRAL，一个利用多模态大型语言模型（LLM）生成和优化奖励函数的流程，旨在解决人工智能中人机对齐的关键挑战。VIRAL能够基于给定的环境和目标提示或标注图像，自主创建并交互式地改进奖励函数。优化过程可以结合人类反馈，或由视频LLM生成的描述来指导，该描述以视频形式解释agent的策略。在五个Gymnasium环境中进行的评估表明，VIRAL加速了新行为的学习，同时确保了与用户意图的更好对齐。
🔬 方法详解
问题定义：强化学习中，奖励函数的设计至关重要，但人工设计的奖励函数往往难以完美捕捉人类意图，导致agent学习到不期望的行为。现有的方法要么依赖专家知识，要么需要大量的人工调试，效率低下且容易出错。
核心思路：VIRAL的核心思路是利用多模态LLM的强大能力，自动生成和优化奖励函数。通过结合视觉信息（环境图像、agent行为视频）和文本信息（目标描述、人类反馈），LLM能够更准确地理解人类意图，并生成与之对齐的奖励函数。
技术框架：VIRAL包含以下几个主要模块：1) 奖励函数生成：根据环境图像和目标提示，利用多模态LLM生成初始奖励函数。2) 策略学习：使用生成的奖励函数训练agent。3) 奖励函数优化：通过人类反馈或视频LLM生成的策略描述，对奖励函数进行迭代优化。视频LLM分析agent行为视频，生成对策略的文字描述，用于指导奖励函数的改进。
关键创新：VIRAL的关键创新在于将多模态LLM引入奖励函数设计流程，实现了奖励函数的自动化生成和优化。与传统方法相比，VIRAL无需人工设计奖励函数，大大降低了开发成本和时间。同时，通过结合视觉信息和文本信息，VIRAL能够更准确地理解人类意图，从而生成更符合人类期望的奖励函数。
关键设计：VIRAL使用预训练的多模态LLM作为核心组件。奖励函数的优化过程可以采用不同的策略，例如，基于人类反馈的强化学习或基于视频LLM生成的策略描述的监督学习。具体的损失函数和网络结构取决于所使用的LLM和优化策略。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
VIRAL在五个Gymnasium环境中进行了评估，结果表明，与人工设计的奖励函数相比，VIRAL生成的奖励函数能够更快地训练出有效的agent，并且agent的行为更符合人类意图。具体而言，VIRAL在多个任务上取得了显著的性能提升，例如，在CartPole任务上，VIRAL能够更快地达到平衡状态，并且能够保持更长时间的平衡。
🎯 应用场景
VIRAL具有广泛的应用前景，可用于机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域。通过自动生成和优化奖励函数，VIRAL可以帮助开发者快速构建智能agent，并确保agent的行为与人类意图对齐。此外，VIRAL还可以用于探索新的任务和环境，发现潜在的奖励函数设计方案，加速人工智能的发展。
📄 摘要（原文）
The alignment between humans and machines is a critical challenge in artificial intelligence today. Reinforcement learning, which aims to maximize a reward function, is particularly vulnerable to the risks associated with poorly designed reward functions. Recent advancements has shown that Large Language Models (LLMs) for reward generation can outperform human performance in this context. We introduce VIRAL, a pipeline for generating and refining reward functions through the use of multi-modal LLMs. VIRAL autonomously creates and interactively improves reward functions based on a given environment and a goal prompt or annotated image. The refinement process can incorporate human feedback or be guided by a description generated by a video LLM, which explains the agent's policy in video form. We evaluated VIRAL in five Gymnasium environments, demonstrating that it accelerates the learning of new behaviors while ensuring improved alignment with user intent. The source-code and demo video are available at: https://github.com/VIRAL-UCBL1/VIRAL and https://youtu.be/Hqo82CxVT38.