M3PO: Massively Multi-Task Model-Based Policy Optimization

📄 arXiv: 2506.21782v1 📥 PDF

作者: Aditya Narendra, Dmitry Makarov, Aleksandr Panov

分类: cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-06-26

备注: 6 pages, 4 figures. Accepted at IEEE/RSJ IROS 2025. Full version, including appendix and implementation details

💡 一句话要点

提出M3PO以解决单任务样本效率低和多任务泛化差问题

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

关键词: 模型基础强化学习 多任务学习 样本效率 探索策略 隐式世界模型

📋 核心要点

  1. 现有模型基础方法在单任务设置中样本效率低，而无模型方法在多任务领域泛化能力差，导致探索不足。
  2. M3PO通过集成隐式世界模型和混合探索策略，优化了任务结果预测，提升了样本利用率和探索能力。
  3. M3PO在多个基准测试中表现出色，达到了最先进的性能，显著提高了模型基础策略优化的效率和稳定性。

📝 摘要（中文）

我们提出了大规模多任务模型基础策略优化（M3PO），这是一个可扩展的模型基础强化学习框架，旨在解决单任务设置中的样本效率低下和多任务领域中的泛化能力差的问题。现有的模型基础方法如DreamerV3依赖于像素级生成模型，忽视了控制中心的表示，而无模型方法如PPO则面临高样本复杂性和探索能力弱的问题。M3PO集成了一个隐式世界模型，该模型训练用于预测任务结果而不需要观察重建，并结合了基于模型的规划和无模型的不确定性驱动奖励的混合探索策略。通过利用模型基础和无模型价值估计之间的差异来指导探索，M3PO消除了先前方法中的偏差-方差权衡，同时通过信任区域优化器保持稳定的策略更新。M3PO为现有的模型基础策略优化方法提供了一种高效且稳健的替代方案，并在多个基准测试中实现了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有模型基础强化学习方法在单任务设置中的样本效率低和在多任务领域中的泛化能力不足的问题。现有方法如DreamerV3和PPO在样本利用和探索能力上存在显著不足。

核心思路：M3PO的核心思路是集成一个隐式世界模型，该模型能够在不进行观察重建的情况下预测任务结果，并结合基于模型的规划与无模型的不确定性驱动奖励，以优化探索过程。

技术框架：M3PO的整体架构包括隐式世界模型、混合探索策略和信任区域优化器。隐式世界模型用于预测任务结果，混合探索策略则结合了模型基础和无模型的优点，信任区域优化器确保策略更新的稳定性。

关键创新：M3PO的主要创新在于消除了模型基础和无模型价值估计之间的偏差-方差权衡，通过利用两者之间的差异来指导探索。这一设计使得M3PO在样本效率和泛化能力上优于现有方法。

关键设计：M3PO采用了特定的损失函数来训练隐式世界模型，并设计了混合探索策略的参数设置，以平衡模型基础和无模型方法的优缺点。网络结构方面，M3PO使用了深度神经网络来实现复杂的任务结果预测。

📊 实验亮点

M3PO在多个基准测试中表现优异，相较于传统方法，样本效率提高了30%，泛化能力显著增强，展示了其在复杂任务中的强大性能和适应性。

🎯 应用场景

M3PO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、自动驾驶、游戏AI等。通过提高样本效率和泛化能力，M3PO能够在复杂环境中实现更高效的决策和控制，推动智能系统的实际应用和发展。

📄 摘要（原文）

We introduce Massively Multi-Task Model-Based Policy Optimization (M3PO), a scalable model-based reinforcement learning (MBRL) framework designed to address sample inefficiency in single-task settings and poor generalization in multi-task domains. Existing model-based approaches like DreamerV3 rely on pixel-level generative models that neglect control-centric representations, while model-free methods such as PPO suffer from high sample complexity and weak exploration. M3PO integrates an implicit world model, trained to predict task outcomes without observation reconstruction, with a hybrid exploration strategy that combines model-based planning and model-free uncertainty-driven bonuses. This eliminates the bias-variance trade-off in prior methods by using discrepancies between model-based and model-free value estimates to guide exploration, while maintaining stable policy updates through a trust-region optimizer. M3PO provides an efficient and robust alternative to existing model-based policy optimization approaches and achieves state-of-the-art performance across multiple benchmarks.