Dynamics-Aligned Latent Imagination in Contextual World Models for Zero-Shot Generalization

📄 arXiv: 2508.20294v1 📥 PDF

作者: Frank Röder, Jan Benad, Manfred Eppe, Pradeep Kr. Banerjee

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-08-27

备注: 31 pages, 4 figures

💡 一句话要点

提出DALI以解决零-shot泛化中的环境适应问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 零-shot泛化 上下文马尔可夫决策过程 自监督学习 潜在表示 动态对齐 强化学习 世界模型 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理潜在或难以测量的上下文时，往往依赖显式的上下文变量，限制了其适用性。
  2. DALI通过自监督编码器推断潜在上下文表示，生成可操作的表示以调节世界模型和策略。
  3. 在cMDP基准测试中，DALI显著超越了不考虑上下文的基线，并在外推任务中超过了考虑上下文的基线。

📝 摘要（中文）

现实世界中的强化学习需要在未见过的环境条件下进行适应，而无需昂贵的重新训练。上下文马尔可夫决策过程（cMDP）模型化了这一挑战，但现有方法通常需要显式的上下文变量（如摩擦、重力），限制了其在潜在或难以测量的上下文中的应用。我们提出了动态对齐潜在想象（DALI），这是一个集成在Dreamer架构中的框架，通过代理与环境的交互推断潜在的上下文表示。通过训练自监督编码器预测前向动态，DALI生成可操作的表示，调节世界模型和策略，架起感知与控制的桥梁。我们理论证明了该编码器对于高效的上下文推断和稳健的泛化是必不可少的。DALI的潜在空间实现了反事实一致性：扰动重力编码维度以物理合理的方式改变想象的滚动。DALI在具有挑战性的cMDP基准上显著超越了不考虑上下文的基线，通常在外推任务中超过了考虑上下文的基线，实现了对未见上下文变化的零-shot泛化。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决在未见环境条件下进行强化学习时的上下文适应问题。现有方法依赖显式上下文变量，限制了在潜在或难以测量的上下文中的应用。

核心思路：DALI的核心思路是通过自监督学习推断潜在上下文表示，从而生成可操作的表示，进而调节世界模型和策略。这种设计使得代理能够在复杂环境中进行有效的适应。

技术框架：DALI集成在Dreamer架构中，主要包括自监督编码器、世界模型和策略模块。自监督编码器负责预测前向动态，生成潜在上下文表示，世界模型和策略模块则基于这些表示进行决策。

关键创新：DALI的最重要创新在于其潜在空间的反事实一致性，允许通过扰动重力编码维度来物理合理地改变想象的滚动。这一特性使得DALI在处理复杂环境时表现出色。

关键设计：DALI采用自监督编码器进行前向动态预测，损失函数设计为最小化预测误差。网络结构上，编码器与世界模型和策略模块紧密结合，以实现高效的上下文推断与决策。具体参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述。

📊 实验亮点

DALI在cMDP基准测试中表现出色，显著超越了不考虑上下文的基线，且在外推任务中常常超过了考虑上下文的基线，展现出强大的零-shot泛化能力。具体性能数据表明，DALI在多个任务中实现了显著的提升，验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶和游戏AI等。通过实现对未见环境的零-shot泛化，DALI能够显著提高智能体在复杂和动态环境中的适应能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Real-world reinforcement learning demands adaptation to unseen environmental conditions without costly retraining. Contextual Markov Decision Processes (cMDP) model this challenge, but existing methods often require explicit context variables (e.g., friction, gravity), limiting their use when contexts are latent or hard to measure. We introduce Dynamics-Aligned Latent Imagination (DALI), a framework integrated within the Dreamer architecture that infers latent context representations from agent-environment interactions. By training a self-supervised encoder to predict forward dynamics, DALI generates actionable representations conditioning the world model and policy, bridging perception and control. We theoretically prove this encoder is essential for efficient context inference and robust generalization. DALI's latent space enables counterfactual consistency: Perturbing a gravity-encoding dimension alters imagined rollouts in physically plausible ways. On challenging cMDP benchmarks, DALI achieves significant gains over context-unaware baselines, often surpassing context-aware baselines in extrapolation tasks, enabling zero-shot generalization to unseen contextual variations.