Towards Robust Zero-Shot Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2510.15382v2 📥 PDF

作者: Kexin Zheng, Lauriane Teyssier, Yinan Zheng, Yu Luo, Xianyuan Zhan

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-10-17 (更新: 2025-10-23)

备注: Neurips 2025, 29 pages, 19 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出BREEZE框架，增强零样本强化学习的鲁棒性和泛化能力

🎯 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: 零样本强化学习 行为正则化 扩散模型 注意力机制 离线学习 策略提取 表示学习

📋 核心要点

  1. 现有Forward-Backward (FB) 方法在零样本强化学习中存在表达性不足和易受分布外动作影响的问题，导致性能下降。
  2. BREEZE通过行为正则化增强学习稳定性，利用任务条件扩散模型提取高质量策略，并采用注意力机制提升表示学习能力。
  3. 实验结果表明，BREEZE在ExORL和D4RL Kitchen数据集上取得了最佳或接近最佳的性能，并展现出更强的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

零样本强化学习（RL）的最新发展为学习预训练的通用策略开辟了一条新途径，这些策略能够以零样本方式适应任意新的任务。虽然流行的Forward-Backward表示（FB）及相关方法在零样本RL中显示出潜力，但我们通过实验发现，它们的建模缺乏表达性，并且离线学习期间由分布外（OOD）动作引起的推断误差有时会导致有偏差的表示，最终导致次优性能。为了解决这些问题，我们提出了具有表达性增强的行为正则化零样本RL（BREEZE），这是一个升级的基于FB的框架，可同时增强学习稳定性、策略提取能力和表示学习质量。BREEZE在零样本RL策略学习中引入了行为正则化，将策略优化转变为稳定的样本内学习范例。此外，BREEZE使用任务条件扩散模型提取策略，从而能够在零样本RL设置中生成高质量和多模态动作分布。此外，BREEZE采用基于注意力的表达性架构进行表示建模，以捕获环境动态之间的复杂关系。在ExORL和D4RL Kitchen上的大量实验表明，与先前的离线零样本RL方法相比，BREEZE实现了最佳或接近最佳的性能，同时表现出卓越的鲁棒性。官方实现可在https://github.com/Whiterrrrr/BREEZE获得。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决零样本强化学习中，现有基于Forward-Backward (FB) 表示的方法存在的表达能力不足和鲁棒性差的问题。具体来说，FB方法在离线学习过程中容易受到分布外（OOD）动作的影响，导致学习到的表示存在偏差，最终影响策略的泛化性能。

核心思路：论文的核心思路是通过引入行为正则化来稳定策略学习过程，并利用任务条件扩散模型来提升策略提取的质量，同时采用更具表达性的注意力机制来增强环境动态的表示学习能力。通过这三个方面的改进，BREEZE旨在提升零样本强化学习的鲁棒性和泛化能力。

技术框架：BREEZE框架主要包含三个核心模块：1) 行为正则化模块，用于约束策略学习过程，使其更稳定；2) 任务条件扩散模型，用于从学习到的表示中提取高质量的策略；3) 基于注意力机制的表示学习模块，用于捕获环境动态之间的复杂关系。整体流程是首先通过离线数据学习环境的表示，然后利用行为正则化约束的策略学习过程，最后使用任务条件扩散模型提取策略。

关键创新：BREEZE的关键创新在于三个方面：1) 引入行为正则化，将策略优化转化为更稳定的样本内学习范例；2) 使用任务条件扩散模型，能够生成高质量和多模态的动作分布，从而提升策略提取的质量；3) 采用基于注意力机制的表达性架构，能够更好地捕获环境动态之间的复杂关系。与现有方法相比，BREEZE在学习稳定性、策略提取能力和表示学习质量方面都有显著提升。

关键设计：行为正则化模块采用KL散度作为正则化项，约束学习到的策略与离线数据集中的行为分布之间的差异。任务条件扩散模型采用U-Net结构，以任务描述作为条件，生成动作分布。注意力机制采用Transformer架构，用于建模环境状态之间的依赖关系。损失函数包括行为正则化损失、扩散模型损失和表示学习损失。

📊 实验亮点

实验结果表明，BREEZE在ExORL和D4RL Kitchen数据集上取得了显著的性能提升。例如，在D4RL Kitchen数据集上，BREEZE的平均得分超过了现有最佳方法，并且在多个任务上取得了最佳性能。此外，实验还表明，BREEZE具有更强的鲁棒性，能够更好地应对分布外动作带来的挑战。

🎯 应用场景

BREEZE框架在机器人控制、游戏AI等领域具有广泛的应用前景。它可以用于训练能够快速适应新任务的通用策略，从而降低了开发和部署成本。例如，在机器人控制领域，BREEZE可以用于训练一个能够适应不同环境和任务的机器人，而无需为每个任务单独训练策略。在游戏AI领域，BREEZE可以用于训练一个能够适应不同游戏规则和场景的AI智能体。

📄 摘要（原文）

The recent development of zero-shot reinforcement learning (RL) has opened a new avenue for learning pre-trained generalist policies that can adapt to arbitrary new tasks in a zero-shot manner. While the popular Forward-Backward representations (FB) and related methods have shown promise in zero-shot RL, we empirically found that their modeling lacks expressivity and that extrapolation errors caused by out-of-distribution (OOD) actions during offline learning sometimes lead to biased representations, ultimately resulting in suboptimal performance. To address these issues, we propose Behavior-REgularizEd Zero-shot RL with Expressivity enhancement (BREEZE), an upgraded FB-based framework that simultaneously enhances learning stability, policy extraction capability, and representation learning quality. BREEZE introduces behavioral regularization in zero-shot RL policy learning, transforming policy optimization into a stable in-sample learning paradigm. Additionally, BREEZE extracts the policy using a task-conditioned diffusion model, enabling the generation of high-quality and multimodal action distributions in zero-shot RL settings. Moreover, BREEZE employs expressive attention-based architectures for representation modeling to capture the complex relationships between environmental dynamics. Extensive experiments on ExORL and D4RL Kitchen demonstrate that BREEZE achieves the best or near-the-best performance while exhibiting superior robustness compared to prior offline zero-shot RL methods. The official implementation is available at: https://github.com/Whiterrrrr/BREEZE.