Reward-Zero: Language Embedding Driven Implicit Reward Mechanisms for Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2603.09331v1 📥 PDF

作者: Heng Zhang, Haddy Alchaer, Arash Ajoudani, Yu She

分类: cs.LG

发布日期: 2026-03-10

备注: under review

💡 一句话要点

提出Reward-Zero，利用语言嵌入驱动强化学习中的隐式奖励机制

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

关键词: 强化学习 隐式奖励 语言嵌入 奖励塑造 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 传统强化学习依赖于手工设计的奖励函数，这需要大量的领域知识和工程投入，且难以泛化到新任务。
  2. Reward-Zero通过比较任务描述和智能体经验的语言嵌入，生成一个连续的、语义对齐的进度信号作为隐式奖励。
  3. 实验表明，Reward-Zero加速了探索，稳定了训练，提高了泛化能力，并在复杂任务中超越了传统方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种通用的隐式奖励机制Reward-Zero，它将自然语言任务描述转化为密集的、语义对齐的强化学习（RL）进度信号。Reward-Zero作为一个简单而精巧的通用奖励函数，利用语言嵌入来实现高效的RL训练。通过比较任务规范的嵌入与从智能体交互经验中提取的嵌入，Reward-Zero产生一个连续的、语义对齐的完成感信号。这种奖励在不需要任务特定工程的情况下，补充了稀疏或延迟的环境反馈。当集成到标准RL框架中时，它可以加速探索，稳定训练，并增强跨不同任务的泛化能力。实验结果表明，使用Reward-Zero训练的智能体比使用常见奖励塑造基线的PPO等传统方法收敛更快，并实现了更高的最终成功率，成功解决了手工设计的奖励无法解决的复杂任务。此外，我们开发了一个小型基准，用于评估通过语言嵌入在任务执行期间的完成感。这些结果突出了语言驱动的隐式奖励函数作为一种实现更高效、可泛化和可扩展的具身智能体RL的实用途径。

🔬 方法详解

问题定义：现有强化学习方法在处理复杂任务时，往往需要人工设计奖励函数，这既耗时又需要专业知识。此外，精心设计的奖励函数容易导致奖励塑造问题，阻碍智能体学习到真正期望的行为。稀疏奖励或延迟奖励问题也使得智能体难以探索有效的策略。

核心思路：Reward-Zero的核心思想是利用自然语言描述任务目标，并通过语言嵌入将任务目标和智能体的行为轨迹映射到同一语义空间。通过计算二者在语义空间中的相似度，生成一个密集的、与任务进度相关的奖励信号。这种方法避免了手动设计奖励函数的复杂性，并提供了一种通用的奖励机制。

技术框架：Reward-Zero的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 使用预训练的语言模型（如BERT）将自然语言任务描述编码为任务嵌入；2) 将智能体的状态或行为轨迹编码为经验嵌入；3) 计算任务嵌入和经验嵌入之间的相似度，作为奖励信号；4) 将该奖励信号与环境提供的奖励（如果有）结合，用于训练强化学习智能体。常用的强化学习算法，如PPO，可以与Reward-Zero无缝集成。

关键创新：Reward-Zero的关键创新在于使用语言嵌入来构建隐式奖励函数。与传统的奖励塑造方法相比，Reward-Zero不需要手动设计奖励函数，而是通过学习任务描述的语义信息来自动生成奖励信号。这种方法具有更强的泛化能力，可以应用于不同的任务，而无需进行大量的调整。

关键设计：Reward-Zero的关键设计包括：1) 如何选择合适的语言模型来生成高质量的嵌入；2) 如何定义经验嵌入，使其能够准确反映智能体的行为轨迹；3) 如何选择合适的相似度度量方法（如余弦相似度）来计算奖励信号；4) 如何平衡Reward-Zero提供的奖励和环境提供的奖励。论文中可能还涉及一些超参数的调整，例如嵌入的维度、相似度度量的阈值等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Reward-Zero在多个任务中都取得了显著的性能提升。例如，在某些复杂任务中，使用Reward-Zero训练的智能体比使用PPO和常见奖励塑造基线训练的智能体收敛速度更快，最终成功率更高。此外，Reward-Zero还表现出了良好的泛化能力，可以应用于不同的任务，而无需进行大量的调整。论文还开发了一个小型基准来评估语言嵌入在任务执行期间的完成感。

🎯 应用场景

Reward-Zero具有广泛的应用前景，可以应用于机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域。它尤其适用于那些难以设计奖励函数的复杂任务，例如，在家庭服务机器人中，可以用自然语言描述任务（如“把苹果放在桌子上”），然后使用Reward-Zero来引导机器人完成任务。该方法有望降低强化学习的应用门槛，促进具身智能的发展。

📄 摘要（原文）

We introduce Reward-Zero, a general-purpose implicit reward mechanism that transforms natural-language task descriptions into dense, semantically grounded progress signals for reinforcement learning (RL). Reward-Zero serves as a simple yet sophisticated universal reward function that leverages language embeddings for efficient RL training. By comparing the embedding of a task specification with embeddings derived from an agent's interaction experience, Reward-Zero produces a continuous, semantically aligned sense-of-completion signal. This reward supplements sparse or delayed environmental feedback without requiring task-specific engineering. When integrated into standard RL frameworks, it accelerates exploration, stabilizes training, and enhances generalization across diverse tasks. Empirically, agents trained with Reward-Zero converge faster and achieve higher final success rates than conventional methods such as PPO with common reward-shaping baselines, successfully solving tasks that hand-designed rewards could not in some complex tasks. In addition, we develop a mini benchmark for the evaluation of completion sense during task execution via language embeddings. These results highlight the promise of language-driven implicit reward functions as a practical path toward more sample-efficient, generalizable, and scalable RL for embodied agents. Code will be released after peer review.