Learning from Reward-Free Offline Data: A Case for Planning with Latent Dynamics Models

📄 arXiv: 2502.14819v4 📥 PDF

作者: Vlad Sobal, Wancong Zhang, Kyunghyun Cho, Randall Balestriero, Tim G. J. Rudner, Yann LeCun

分类: cs.LG

发布日期: 2025-02-20 (更新: 2025-10-29)

备注: Project web page: https://latent-planning.github.io/

💡 一句话要点

基于离线无奖励数据的潜在动力学模型规划，提升泛化性和数据效率。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 离线强化学习 潜在动力学模型 模型预测控制 联合嵌入预测架构 无奖励学习

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在离线无奖励数据下，泛化性和数据效率存在挑战，难以适应新环境。
  2. 利用联合嵌入预测架构(JEPA)训练潜在动力学模型，并用于规划，提升泛化性和数据效率。
  3. 实验表明，基于模型的规划在未见过的布局中表现更好，且数据效率更高，可媲美领先的无模型方法。

📝 摘要（中文）

人工智能领域的一个长期目标是开发能够解决各种环境中不同任务的智能体，包括那些在训练期间从未见过的环境。两种主要的范式应对这一挑战：(i) 强化学习 (RL)，它通过试错来学习策略；(ii) 最优控制，它使用已知或学习的动力学模型来规划动作。然而，它们在离线环境中的相对优势——智能体必须从无奖励轨迹中学习——仍未得到充分探索。在这项工作中，我们使用不同质量的离线数据集，在一套导航任务上系统地评估了基于RL和控制的方法。在RL方面，我们考虑了目标条件和零样本方法。在控制方面，我们使用联合嵌入预测架构 (JEPA) 训练了一个潜在动力学模型，并将其用于规划。我们研究了数据多样性、轨迹质量和环境可变性等因素如何影响这些方法的性能。我们的结果表明，无模型RL最受益于大量高质量数据，而基于模型的规划更好地泛化到未见过的布局，并且更具数据效率，同时实现了与领先的无模型方法相当的轨迹拼接性能。值得注意的是，使用潜在动力学模型进行规划被证明是处理次优离线数据和适应不同环境的强大方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在离线、无奖励数据下，如何训练智能体以适应各种导航任务，特别是泛化到训练时未见过的环境。现有强化学习方法，尤其是无模型方法，通常需要大量高质量数据才能有效学习，并且泛化能力有限，难以适应新的环境布局。

核心思路：论文的核心思路是利用基于模型的规划方法，特别是使用潜在动力学模型。通过学习环境的潜在动力学表示，智能体可以利用该模型进行规划，从而在数据效率和泛化能力方面优于传统的无模型强化学习方法。这种方法允许智能体在没有显式奖励信号的情况下，通过预测未来状态来选择动作。

技术框架：整体框架包括两个主要部分：1) 使用联合嵌入预测架构 (JEPA) 训练潜在动力学模型。JEPA通过预测不同视角下的未来状态嵌入来学习环境的潜在表示。2) 使用学习到的潜在动力学模型进行规划。规划过程涉及在潜在空间中模拟不同的动作序列，并选择能够达到期望目标的动作序列。

关键创新：关键创新在于将联合嵌入预测架构 (JEPA) 应用于离线强化学习中的潜在动力学模型学习。JEPA能够学习到更鲁棒和泛化的环境表示，从而提高规划的准确性和效率。此外，论文还系统地比较了基于模型的规划方法和无模型强化学习方法在离线无奖励数据下的性能，揭示了各自的优势和劣势。

关键设计：JEPA模型的训练涉及预测不同视角下的未来状态嵌入。损失函数通常包括预测误差和正则化项，以防止过拟合。规划过程可以使用各种搜索算法，例如蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 或交叉熵方法。关键参数包括潜在空间的维度、预测步长和搜索算法的参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于潜在动力学模型的规划方法在泛化到未见过的环境布局方面优于无模型强化学习方法。在数据效率方面，基于模型的规划方法也表现出显著优势，仅需少量数据即可达到与无模型方法相当甚至更好的性能。此外，该方法在处理次优离线数据方面也表现出较强的鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、游戏AI等领域。通过离线数据学习环境动力学模型，可以使智能体在真实世界中更安全、高效地探索和学习，降低试错成本。未来可进一步扩展到更复杂的任务和环境，例如多智能体协作、复杂环境下的路径规划等。

📄 摘要（原文）

A long-standing goal in AI is to develop agents capable of solving diverse tasks across a range of environments, including those never seen during training. Two dominant paradigms address this challenge: (i) reinforcement learning (RL), which learns policies via trial and error, and (ii) optimal control, which plans actions using a known or learned dynamics model. However, their comparative strengths in the offline setting - where agents must learn from reward-free trajectories - remain underexplored. In this work, we systematically evaluate RL and control-based methods on a suite of navigation tasks, using offline datasets of varying quality. On the RL side, we consider goal-conditioned and zero-shot methods. On the control side, we train a latent dynamics model using the Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA) and employ it for planning. We investigate how factors such as data diversity, trajectory quality, and environment variability influence the performance of these approaches. Our results show that model-free RL benefits most from large amounts of high-quality data, whereas model-based planning generalizes better to unseen layouts and is more data-efficient, while achieving trajectory stitching performance comparable to leading model-free methods. Notably, planning with a latent dynamics model proves to be a strong approach for handling suboptimal offline data and adapting to diverse environments.