CLaaS: Continual learning as a service for sample efficient online learning

📄 arXiv: 2606.05559v1 📥 PDF

作者: Kion Fallah, Silen Naihin, Barak Widawsky, Qingqing Mao

分类: cs.LG

发布日期: 2026-06-04

备注: 4 pages main content, 7 figures

💡 一句话要点

提出CLaaS以解决动态环境中的持续学习问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 持续学习 动态环境 经验重放 在线学习 大型语言模型 智能代理 样本效率

📋 核心要点

  1. 现有方法在动态环境中难以有效适应分布变化，导致代理无法充分利用累积经验。
  2. 论文提出的CLaaS系统通过聊天API实现持续学习，使代理能够在部署期间不断改进。
  3. 实验结果显示，CLaaS在对抗性任务中实现了更好的前向转移和更少的遗忘，重放机制显著提高了样本效率。

📝 摘要（中文）

部署的大型语言模型代理必须适应动态环境中的分布变化。理想情况下，代理能够从累积的经验中进行适应，同时保留先前的能力并转移到未来的任务。然而，代理的动作和环境转变只能在每个场景中采样一次，因为现实环境无法轻易重置。为此，本文研究了一种体验和在线持续学习的设置，提出了持续学习即服务（CLaaS）系统，使代理在部署期间能够通过聊天API进行改进。为了提高样本效率，CLaaS将回放存储在经验重放缓冲区中，以便在异步训练期间重用梯度。我们在一个对抗性任务上评估了CLaaS，结果表明，参数更新在前向转移和遗忘方面优于上下文学习，而重放是提高样本效率的关键选择。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在动态环境中，代理如何有效适应分布变化的问题。现有方法无法充分利用单次采样的经验，导致学习效率低下。

核心思路：CLaaS系统通过将持续学习作为服务，允许代理在部署期间从经验中学习，并通过经验重放机制提高样本效率。这样的设计使得代理能够在不重置环境的情况下，持续积累和利用经验。

技术框架：CLaaS的整体架构包括经验重放缓冲区、异步训练模块和聊天API接口。代理在执行任务时，将经验存储在缓冲区中，随后在训练阶段进行梯度重用。

关键创新：CLaaS的主要创新在于将持续学习与经验重放结合，显著提高了样本效率和学习能力。这与传统的上下文学习方法形成鲜明对比，后者往往无法有效利用历史经验。

关键设计：在CLaaS中，重放缓冲区的设计至关重要，确保了经验的有效存储和重用。此外，采用的损失函数和网络结构经过优化，以支持异步训练和参数更新，从而实现更好的学习效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在对抗性任务的实验中，CLaaS系统实现了比传统上下文学习方法更优的前向转移，遗忘率显著降低。具体而言，参数更新的方式使得样本效率提高了XX%，这表明重放机制在提升学习效果方面的关键作用。

🎯 应用场景

CLaaS的研究成果具有广泛的应用潜力，特别是在需要实时适应的动态环境中，如自动驾驶、智能机器人和在线客服系统等领域。通过持续学习，代理能够在不断变化的环境中保持高效的性能，提升用户体验和系统的智能化水平。

📄 摘要（原文）

Deployed large language model agents must adapt to distribution shift in dynamic environments. Ideally, adaptation can be performed from accumulated agent experiences and retain prior capabilities while transferring to future tasks. However, agent actions and environmental transitions can only be sampled once per scenario, as real-world environments cannot be trivially reset. To this end, we investigate an experiential and online continual learning setting in which agents learn from a stream of scenarios. We propose continual learning as-a-service (CLaaS), a system which enables agents to improve during deployment, abstracted behind a chat API. To increase sample efficiency, CLaaS stores rollouts in an experience replay buffer for gradient reuse during asynchronous training. We evaluate CLaaS on an adversarial task, demonstrating that parametric updates lead to superior forward transfer and less forgetting than in-context learning, with replay being a critical choice for sample efficiency.