Not All Rollouts Are Worth Learning: On Trajectory Valuation for Post-Training Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2609.35072v1 📥 PDF

作者: Xuesong Jia, Ziao Yang, Zhanhe Huang, Hongfu Liu

分类: cs.LG

发布日期: 2026-09-28

💡 一句话要点

提出动态轨迹估值方法以优化强化学习训练

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

关键词: 轨迹估值 强化学习 动态轨迹 数据效率 优化稳定性 梯度信息 智能体训练

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在动态生成轨迹时缺乏有效的轨迹估值机制，导致有害轨迹影响训练效果。
  2. 提出动态轨迹估值（DTV）框架，通过梯度信息在小批量级别上评估轨迹效用，过滤不良轨迹。
  3. 实验结果表明，DTV在多种强化学习算法中均显著提升了性能和数据效率，并增强了优化的稳定性。

📝 摘要（中文）

本文探讨了强化学习中的轨迹估值问题，旨在识别和减轻在线训练中的有害轨迹。与依赖固定训练和验证集的数据估值不同，强化学习涉及动态生成的轨迹，缺乏明确的验证信号，使得传统的基于影响的方法不适用。我们提出了动态轨迹估值（DTV）框架，该框架在小批量级别上估计轨迹效用，并基于梯度信息过滤有害轨迹。DTV在优化层面操作，能够与现有强化学习管道无缝集成，且开销极小。通过在多种设置下进行广泛实验，包括PPO、GRPO和DPO，DTV在性能提升、数据效率增强和优化稳定性方面表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决强化学习中轨迹估值的挑战，现有方法无法有效识别和处理动态生成的有害轨迹，导致训练效果不佳。

核心思路：提出的动态轨迹估值（DTV）框架通过利用梯度信息，评估每个轨迹的效用，从而在小批量训练中过滤掉不利的轨迹，提升训练效率。

技术框架：DTV框架主要包括轨迹效用估计和有害轨迹过滤两个模块。首先，通过计算梯度信息来评估轨迹的效用，然后根据效用值筛选出有害轨迹，最后将有效轨迹用于后续的训练过程。

关键创新：DTV的创新在于其在优化层面进行轨迹估值，避免了传统方法的局限性，能够实时适应动态生成的轨迹，且与现有强化学习管道兼容性强。

关键设计：DTV的设计中，关键参数包括梯度计算的频率和小批量的大小，损失函数则基于轨迹效用的评估结果进行调整，以确保有效轨迹的最大化利用。整体架构简单高效，确保了低开销的同时提升了训练效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，DTV在PPO、GRPO和DPO等多种强化学习算法中均实现了性能提升，具体表现为训练效率提高了20%以上，优化过程的稳定性显著增强，验证了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、游戏智能体训练以及自动驾驶等需要实时决策的强化学习场景。通过优化轨迹估值，DTV能够显著提升这些领域中智能体的学习效率和决策质量，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

We consider the problem of trajectory valuation in reinforcement learning: how to identify and mitigate detrimental trajectories during online training. Unlike classification, where data valuation relies on fixed training and validation sets, reinforcement learning involves dynamically generated trajectories without explicit validation signals, making conventional influence-based methods inapplicable. We propose Dynamic Trajectory Valuation (DTV), a simple and efficient framework that estimates trajectory utility at the mini-batch level and filters detrimental trajectories based solely on gradient information. By operating at the optimization level, DTV integrates seamlessly with existing reinforcement learning pipelines with minimal overhead. Extensive experiments across diverse settings, including PPO, GRPO, and DPO, demonstrate that DTV consistently improves performance, enhances data efficiency, and stabilizes optimization.