ASPECT:Analogical Semantic Policy Execution via Language Conditioned Transfer
作者: Ajsal Shereef Palattuparambil, Thommen George Karimpanal, Santu Rana
分类: cs.AI
发布日期: 2026-04-09 (更新: 2026-04-10)
💡 一句话要点
ASPECT：通过语言条件迁移实现模拟语义策略执行
🎯 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: 强化学习 零样本迁移 大型语言模型 变分自编码器 语义对齐 策略执行 文本条件生成
📋 核心要点
- 强化学习智能体在面对结构相似但未曾训练过的任务时，泛化能力不足，这是核心问题。
- 利用大型语言模型作为语义桥梁，将新任务的描述转换为与源任务对齐的状态，实现策略迁移。
- 通过文本条件VAE生成与源任务兼容的想象状态，并利用LLM的推理能力，实现零样本迁移。
📝 摘要（中文）
强化学习（RL）智能体通常难以将知识推广到新任务，即使这些任务在结构上与它们已经掌握的任务相似。虽然最近的方法试图通过零样本迁移来缓解这个问题，但它们通常受到预定义的离散类别系统的限制，从而限制了它们对新颖或组合任务变化的适应性。我们提出了一种更通用的方法，用通过文本条件变分自编码器（VAE）实现的自然语言条件代替离散潜在变量。我们的核心创新是在测试时利用大型语言模型（LLM）作为动态的语义算子。我们的智能体不是依赖于严格的规则，而是查询LLM，以语义方式重新映射当前观察的描述，使其与源任务对齐。这种源对齐的描述作为VAE的条件，生成与智能体原始训练兼容的想象状态，从而实现直接的策略重用。通过利用LLM的灵活推理能力，我们的方法在广泛的复杂和真正新颖的模拟任务中实现了零样本迁移，超越了固定类别映射的限制。
🔬 方法详解
问题定义：强化学习智能体在面对新的、但与训练任务结构相似的任务时，泛化能力较差。现有零样本迁移方法依赖于预定义的离散类别系统，限制了它们处理新颖或组合任务变化的能力。这些方法无法灵活地适应任务描述的语义变化，导致策略迁移失败。
核心思路：利用大型语言模型（LLM）的语义理解和推理能力，将新任务的观察描述转换为与源任务对齐的语义表示。这种语义对齐使得智能体能够将新任务视为与训练任务相似的任务，从而实现策略的零样本迁移。核心思想是将任务描述的语义差异转化为状态空间的对齐。
技术框架：ASPECT框架包含以下几个主要模块：1) 文本条件变分自编码器（VAE）：用于生成与源任务兼容的想象状态。2) 大型语言模型（LLM）：作为语义算子，将当前观察的描述重新映射到与源任务对齐的描述。3) 强化学习智能体：在源任务上训练，并利用VAE生成的想象状态进行策略执行。整体流程是：首先，LLM将新任务的观察描述转换为源任务对齐的描述；然后，VAE根据该描述生成想象状态；最后，强化学习智能体在该想象状态下执行策略。
关键创新：最重要的创新点在于使用LLM作为动态的语义算子，取代了传统的离散类别映射。这种方法能够灵活地处理任务描述的语义变化，从而实现更广泛的零样本迁移。与现有方法相比，ASPECT不依赖于预定义的类别，而是利用LLM的推理能力动态地调整任务描述，使其与源任务对齐。
关键设计：文本条件VAE使用Transformer架构，以文本描述作为条件输入，生成想象状态。LLM的选择对性能至关重要，论文中使用了具有较强语义理解能力的LLM。损失函数包括VAE的重构损失和KL散度损失，以及强化学习智能体的策略梯度损失。具体的参数设置和网络结构在论文中有详细描述（此处未知，因为论文未提供具体细节）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出的ASPECT方法在多个模拟任务中实现了零样本迁移，显著优于现有的基于离散类别映射的方法。具体性能数据和对比基线在论文中有详细展示（此处未知，因为论文未提供具体细节），但总体而言，ASPECT在处理新颖和组合任务变化方面表现出更强的泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人、游戏AI等领域，使智能体能够快速适应新的、结构相似的任务环境。例如，机器人可以在不同的家庭环境中执行相同的任务，而无需重新训练。该方法还可以用于开发更通用、更智能的AI系统，能够更好地理解和适应复杂多变的世界。
📄 摘要（原文）
Reinforcement Learning (RL) agents often struggle to generalize knowledge to new tasks, even those structurally similar to ones they have mastered. Although recent approaches have attempted to mitigate this issue via zero-shot transfer, they are often constrained by predefined, discrete class systems, limiting their adaptability to novel or compositional task variations. We propose a significantly more generalized approach, replacing discrete latent variables with natural language conditioning via a text-conditioned Variational Autoencoder (VAE). Our core innovation utilizes a Large Language Model (LLM) as a dynamic \textit{semantic operator} at test time. Rather than relying on rigid rules, our agent queries the LLM to semantically remap the description of the current observation to align with the source task. This source-aligned caption conditions the VAE to generate an imagined state compatible with the agent's original training, enabling direct policy reuse. By harnessing the flexible reasoning capabilities of LLMs, our approach achieves zero-shot transfer across a broad spectrum of complex and truly novel analogous tasks, moving beyond the limitations of fixed category mappings. Code and videos are available \href{https://anonymous.4open.science/r/ASPECT-85C3/}{here}.