Chain of Uncertain Rewards with Large Language Models for Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2604.13504v1 📥 PDF

作者: Shentong Mo

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, cs.MA, cs.RO

发布日期: 2026-04-15

💡 一句话要点

提出Chain of Uncertain Rewards (CoUR)框架，利用LLM高效设计强化学习奖励函数。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 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: 强化学习 奖励函数设计 大型语言模型 代码不确定性量化 贝叶斯优化

📋 核心要点

  1. 传统强化学习奖励函数设计依赖人工，效率低且易忽略中间决策的不确定性。
  2. CoUR框架利用LLM，通过代码不确定性量化和相似性选择机制，重用奖励函数组件。
  3. 实验表明，CoUR在多个环境中表现更优，并显著降低了奖励评估的成本。

📝 摘要（中文）

设计有效的奖励函数是强化学习（RL）的基石，但由于传统方法固有的低效性和不一致性，它仍然是一个具有挑战性和劳动密集型的过程。现有方法通常依赖于广泛的手动设计和评估步骤，这些步骤容易产生冗余，并忽略中间决策点的局部不确定性。为了解决这些挑战，我们提出了一种新颖的框架Chain of Uncertain Rewards (CoUR)，该框架集成了大型语言模型（LLM），以简化RL环境中奖励函数的设计和评估。具体来说，我们的CoUR引入了代码不确定性量化，并结合了文本和语义分析的相似性选择机制，以识别和重用最相关的奖励函数组件。通过减少冗余评估和利用解耦奖励项上的贝叶斯优化，CoUR能够更有效和稳健地搜索最佳奖励反馈。我们全面评估了CoUR在来自IsaacGym的九个原始环境和来自Bidexterous Manipulation基准测试的所有20个任务中的表现。实验结果表明，CoUR不仅实现了更好的性能，而且显著降低了奖励评估的成本。

🔬 方法详解

问题定义：强化学习中，设计有效的奖励函数是一个关键但耗时耗力的过程。现有方法依赖大量人工设计和评估，存在冗余，且难以捕捉中间决策步骤中的局部不确定性。这导致奖励函数优化效率低下，难以找到最优解。

核心思路：CoUR的核心在于利用大型语言模型（LLM）的强大代码理解和生成能力，自动化奖励函数的设计和优化过程。通过量化代码的不确定性，并结合相似性选择机制，CoUR能够识别并重用已有的、相关的奖励函数组件，从而避免重复劳动。

技术框架：CoUR框架主要包含以下几个阶段：1) 奖励函数组件库构建：收集已有的奖励函数代码片段，构建一个组件库。2) 代码不确定性量化：利用LLM分析组件库中代码片段的不确定性，例如代码的复杂程度、可读性等。3) 相似性选择：根据当前任务的需求，利用LLM从组件库中选择最相关的奖励函数组件。相似性度量同时考虑文本和语义信息。4) 奖励函数组合与优化：将选择的组件组合成完整的奖励函数，并利用贝叶斯优化等方法对奖励函数的参数进行优化。

关键创新：CoUR的关键创新在于将大型语言模型引入到强化学习奖励函数的设计过程中，并提出了代码不确定性量化的概念。这使得CoUR能够自动化地发现和重用已有的奖励函数组件，从而显著提高了奖励函数设计的效率。与传统方法相比，CoUR避免了大量的人工设计和评估工作，并能够更好地捕捉中间决策步骤中的局部不确定性。

关键设计：CoUR的关键设计包括：1) 代码不确定性量化方法：使用LLM对代码片段进行分析，提取代码的特征向量，并利用这些特征向量来量化代码的不确定性。具体的不确定性指标可能包括代码的复杂度、可读性、注释完整度等。2) 相似性选择机制：使用LLM计算当前任务需求与组件库中代码片段之间的相似度。相似度度量同时考虑文本和语义信息，例如使用文本嵌入和代码执行结果来计算相似度。3) 贝叶斯优化：使用贝叶斯优化算法对奖励函数的参数进行优化。贝叶斯优化能够有效地探索参数空间，并找到最优的参数组合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CoUR在IsaacGym的九个原始环境和Bidexterous Manipulation基准测试的20个任务中进行了评估，实验结果表明CoUR不仅实现了更好的性能，而且显著降低了奖励评估的成本。具体性能提升数据和对比基线信息未知，但整体效果优于现有方法。

🎯 应用场景

CoUR框架可广泛应用于机器人控制、游戏AI、自动驾驶等需要复杂奖励函数设计的强化学习任务中。它能降低奖励函数设计的门槛，加速算法开发周期，并提升智能系统的性能。未来，CoUR有望与其他AI技术结合，实现更智能、更高效的强化学习。

📄 摘要（原文）

Designing effective reward functions is a cornerstone of reinforcement learning (RL), yet it remains a challenging and labor-intensive process due to the inefficiencies and inconsistencies inherent in traditional methods. Existing methods often rely on extensive manual design and evaluation steps, which are prone to redundancy and overlook local uncertainties at intermediate decision points. To address these challenges, we propose the Chain of Uncertain Rewards (CoUR), a novel framework that integrates large language models (LLMs) to streamline reward function design and evaluation in RL environments. Specifically, our CoUR introduces code uncertainty quantification with a similarity selection mechanism that combines textual and semantic analyses to identify and reuse the most relevant reward function components. By reducing redundant evaluations and leveraging Bayesian optimization on decoupled reward terms, CoUR enables a more efficient and robust search for optimal reward feedback. We comprehensively evaluate CoUR across nine original environments from IsaacGym and all 20 tasks from the Bidexterous Manipulation benchmark. The experimental results demonstrate that CoUR not only achieves better performance but also significantly lowers the cost of reward evaluations.