Language-conditioned world model improves policy generalization by reading environmental descriptions
作者: Anh Nguyen, Stefan Lee
分类: cs.CL, cs.LG
发布日期: 2025-11-28
备注: NeuRIPS 2025. Workshop: LAW 2025: Bridging Language, Agent, and World Models
💡 一句话要点
提出LED-WM，通过语言条件世界模型提升策略在未知环境中的泛化能力
🎯 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: 语言条件世界模型 强化学习 策略泛化 注意力机制 环境动态 人机交互
📋 核心要点
- 现有方法在利用语言描述环境动态信息方面存在不足，要么无法泛化到未知游戏，要么依赖于不切实际的假设，如可容忍的推理延迟或专家演示。
- 论文提出LED-WM，通过注意力机制将语言描述与视觉观察中的实体对齐，从而使世界模型能够更好地理解环境动态。
- 实验表明，LED-WM在MESSENGER和MESSENGER-WM环境中，显著提升了策略在未知环境和语言描述下的泛化能力，且可通过世界模型生成的数据进行微调。
📝 摘要（中文）
为了使智能体能够有效地与现实世界中的人类交互，理解描述环境动态的语言至关重要，而不仅仅是指定“做什么”的任务指令。本文提出了一种基于模型的强化学习方法，即语言感知的Dreamer世界模型（LED-WM），以改善策略从语言条件世界模型到未知游戏的泛化能力。LED-WM建立在DreamerV3之上，其特点是使用注意力机制的观察编码器，将语言描述显式地与观察中的实体相关联。实验表明，与MESSENGER和MESSENGER-WM环境中的其他基线相比，使用LED-WM训练的策略能够更有效地泛化到由新的动态和语言描述的未知游戏中。此外，通过在世界模型生成的合成测试轨迹上进行微调，可以进一步提高策略性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于语言条件世界模型的强化学习方法在策略泛化能力上存在局限性，无法很好地推广到未见过的游戏环境中，或者需要依赖专家经验等先验知识。这些方法难以应对真实世界中复杂多变的环境动态，限制了智能体与人类的有效交互。
核心思路：论文的核心思路是利用注意力机制，将语言描述与视觉观察中的实体显式地关联起来，从而使世界模型能够更好地理解环境动态。通过这种方式，模型可以学习到语言描述与环境状态之间的对应关系，从而在新的环境中也能做出合理的预测和决策。
技术框架：LED-WM建立在DreamerV3之上，主要包含以下模块：1) 观察编码器：使用注意力机制将语言描述与视觉观察进行融合。2) 世界模型：基于融合后的信息学习环境的动态模型。3) 策略学习：利用世界模型学习最优策略，无需规划或专家演示。整体流程是，智能体与环境交互，观察编码器将视觉信息和语言描述编码，世界模型学习环境动态，最后策略基于世界模型进行训练。
关键创新：LED-WM的关键创新在于其语言感知的观察编码器，该编码器使用注意力机制将语言描述与视觉观察中的实体对齐。这种显式的语言 grounding 方式，使得模型能够更好地理解语言描述与环境状态之间的关系，从而提升了策略的泛化能力。与现有方法相比，LED-WM不需要专家演示或复杂的规划过程。
关键设计：LED-WM的观察编码器使用Transformer架构，其中语言描述和视觉特征作为输入，通过自注意力机制进行融合。损失函数包括重构损失和KL散度损失，用于训练世界模型。策略学习采用Actor-Critic方法，目标是最大化累积奖励。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，LED-WM在MESSENGER和MESSENGER-WM环境中，显著提升了策略在未知环境和语言描述下的泛化能力。具体而言，LED-WM在多个测试游戏中都优于基线方法，并且可以通过在世界模型生成的合成数据上进行微调，进一步提高策略性能（具体提升幅度未知）。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要智能体理解环境动态描述的场景，例如人机协作、机器人导航、游戏AI等。通过理解自然语言描述，智能体可以更好地适应新的环境和任务，提高其自主性和泛化能力。未来，该技术有望应用于更复杂的现实世界场景，例如自动驾驶、智能家居等。
📄 摘要（原文）
To interact effectively with humans in the real world, it is important for agents to understand language that describes the dynamics of the environment--that is, how the environment behaves--rather than just task instructions specifying "what to do". Understanding this dynamics-descriptive language is important for human-agent interaction and agent behavior. Recent work address this problem using a model-based approach: language is incorporated into a world model, which is then used to learn a behavior policy. However, these existing methods either do not demonstrate policy generalization to unseen games or rely on limiting assumptions. For instance, assuming that the latency induced by inference-time planning is tolerable for the target task or expert demonstrations are available. Expanding on this line of research, we focus on improving policy generalization from a language-conditioned world model while dropping these assumptions. We propose a model-based reinforcement learning approach, where a language-conditioned world model is trained through interaction with the environment, and a policy is learned from this model--without planning or expert demonstrations. Our method proposes Language-aware Encoder for Dreamer World Model (LED-WM) built on top of DreamerV3. LED-WM features an observation encoder that uses an attention mechanism to explicitly ground language descriptions to entities in the observation. We show that policies trained with LED-WM generalize more effectively to unseen games described by novel dynamics and language compared to other baselines in several settings in two environments: MESSENGER and MESSENGER-WM.To highlight how the policy can leverage the trained world model before real-world deployment, we demonstrate the policy can be improved through fine-tuning on synthetic test trajectories generated by the world model.