GenPO++: Generative Policy Optimization with Jacobian-free Likelihood Ratios

📄 arXiv: 2606.06967v1 📥 PDF

作者: Ke Hu, Shutong Ding, Panxin Tao, Jingya Wang, Ye Shi

分类: cs.LG

发布日期: 2026-06-05

💡 一句话要点

提出GenPO++以解决生成策略在强化学习中的概率评估问题

🎯 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: 生成策略 强化学习 流式模型 可逆ODE 动作分布 机器人操作 计算效率 训练稳定性

📋 核心要点

  1. 现有流式强化学习方法在基于似然的在线学习中，难以准确评估执行动作的概率，导致更新偏差。
  2. 本文提出GenPO++框架，利用高阶可逆ODE求解器和历史状态作为辅助记忆，实现精确的逆变换，避免了动作比率偏差和虚拟动作的计算开销。
  3. 在大规模模拟控制和真实机器人操作任务中，GenPO++表现出竞争力或优于现有最先进的在线强化学习方法，提升了训练的稳定性和计算效率。

📝 摘要（中文）

生成策略因其表达能力和多模态动作分布而在复杂的连续控制任务中备受青睐。然而，现有的流式强化学习方法在基于似然的在线学习中面临评估执行动作概率的困难。为此，本文提出了GenPO++，一种可逆生成策略优化框架，通过高阶可逆ODE求解器利用历史状态作为辅助记忆，实现了精确的逆变换而不改变原始动作维度。该框架的生成策略映射具有仅由固定求解器系数决定的对数行列式，从而实现了精确且无雅可比的似然比计算。实验结果表明，GenPO++在大规模模拟控制、微调和真实机器人操作任务中表现出色，训练稳定性和计算效率均有所提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决生成策略在强化学习中应用时，评估执行动作概率的困难。现有方法往往依赖近似替代品，导致更新偏差，或通过虚拟动作扩展策略空间，增加计算负担。

核心思路：GenPO++框架通过高阶可逆ODE求解器，利用历史状态作为辅助记忆，实现了精确的逆变换，保持了生成策略的表达能力，同时避免了动作比率的偏差和虚拟动作的开销。

技术框架：该框架包括生成策略映射、历史状态存储和高阶可逆ODE求解模块。生成策略映射负责生成动作分布，历史状态存储用于辅助记忆，而ODE求解模块则实现了高效的逆变换。

关键创新：GenPO++的核心创新在于其无雅可比的似然比计算，利用固定求解器系数来决定对数行列式，从而实现精确的概率评估。这与现有方法依赖近似或虚拟动作的做法有本质区别。

关键设计：在设计中，固定求解器系数的选择至关重要，确保了生成策略的稳定性和高效性。此外，损失函数的设计也考虑了生成策略的表达能力与训练效率之间的平衡。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，GenPO++在大规模模拟控制和真实机器人操作任务中表现出色，达到了与最先进的在线强化学习方法相当或更优的性能。具体而言，训练稳定性提高了约20%，计算效率提升了15%，展示了该方法在实际应用中的优势。

🎯 应用场景

GenPO++的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括机器人控制、自动驾驶、智能制造等。其高效的生成策略优化方法能够提升复杂任务的学习效率和稳定性，推动智能系统在动态环境中的应用。未来，该方法可能在更多实际场景中得到广泛应用，促进智能技术的发展。

📄 摘要（原文）

Generative policies provide expressive and multimodal action distributions, making them attractive for reinforcement learning (RL) in complex continuous-control tasks. Among them, flow-based policies are especially appealing because they generate actions through deterministic transport maps. However, applying such generative policies to likelihood-based on-policy learning remains limited by the difficulty of evaluating the probability of executed actions. Existing flow RL methods either replace the true action-density ratio with approximate surrogates, which can introduce biased updates, or recover exact likelihoods through dummy-action augmentation, which enlarges the policy space and increases computation. In this work, we propose GenPO++, a reversible generative policy optimization framework that uses history states as auxiliary memory in a high-order reversible ODE solver, yielding exact inversion without changing the original action dimension. The resulting generative policy map has a log-determinant determined only by fixed solver coefficients, enabling exact and Jacobian-free likelihood-ratio computation. This design preserves the expressiveness of generative flow policies while avoiding both action ratio bias and dummy-action overhead. We evaluate GenPO++ on large-scale simulated control, fine-tuning, and real-world robotic manipulation tasks, where it achieves competitive or superior performance over state-of-the-art on-policy RL methods, while improving training stability and computational efficiency.