Can Jev be Your Q or Policy in Reinforcement Learning?
作者: Yi Ma, Tianpei Yang, Yaodong Yang, Weixun Wang, Hongyao Tang
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2026-10-08
💡 一句话要点
提出Jev作为强化学习中的决策模型以提升样本效率
🎯 匹配领域: 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 决策模型 样本效率 探索性 Jev 游戏AI 自动化决策
📋 核心要点
- 现有的强化学习方法在样本效率和迁移学习方面存在显著不足，尤其是在决策模型的应用上。
- 本文提出将Jev作为强化学习中的决策组件，利用其单次前向传递的特性来提升学习效率。
- 实验结果显示，使用Jev的训练方法在多个任务中显著优于标准RL学习者，尤其在无进展的情况下表现突出。
📝 摘要（中文）
基础模型为强化学习（RL）提供了先验知识，缓解了其在样本效率和迁移学习方面的长期弱点，但其逐步生成的特性使得查询过程顺序且成本高昂。Jev是一种新发布的决策模型，其特点是无需生成任何内容，而是在单次前向传递中返回经过校准的类型化答案。现有研究将基础模型视为可训练的模型或可提示的生成器，而Jev则不属于这两类，迄今为止仅作为单一领域的黑箱使用。本文探讨了Jev在RL环境中的决策能力及其作为训练组件的潜在改进。研究表明，Jev可以在多个角色中使用，以提高样本效率、探索性和学习性能。通过在九个MiniGrid任务和三个Atari游戏中的实验，使用Jev的训练方法超越了标准RL学习者，尤其是在学习者独立无法进展的情况下，Jev模型本身并未经过训练。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有强化学习方法在样本效率和决策能力上的不足，尤其是如何有效利用决策模型以提升学习性能。现有方法多依赖于生成模型，导致查询过程复杂且成本高昂。
核心思路：论文提出将Jev作为强化学习的决策组件，利用其无需生成内容的特性，通过单次前向传递提供有效的决策支持，从而改善样本效率和探索能力。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：作为参考策略的Jev、作为探索评估的判断者和作为重放评分的评估器。这些模块共同作用于强化学习的训练过程。
关键创新：本研究首次将Jev应用于强化学习的学习过程中，展示了其作为决策模型的有效性，与传统的生成模型相比，Jev提供了更高效的决策支持。
关键设计：在实验中，Jev被配置为不同的角色，具体参数设置和损失函数设计尚未详细披露，但其核心在于利用Jev的决策能力而非训练其本身。通过这种设计，Jev能够在不需要训练的情况下，显著提升学习者的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用Jev的训练方法在九个MiniGrid任务和三个Atari游戏中均超越了标准RL学习者，尤其在学习者独立无法进展的情况下，Jev的引入显著提升了学习性能，展示了其作为决策模型的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括游戏AI、机器人控制和自动化决策系统等。通过引入Jev作为决策模型，可以在多种强化学习任务中提升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）
Foundation models supply reinforcement learning (RL) with priors that mitigate its longstanding weaknesses in sample efficiency and transfer, but their token-by-token generation makes queries sequential and costly. Jev, a recently released decision model, generates nothing and returns calibrated, typed answers in a single forward pass. Existing work studies foundation models in RL either as models to be trained or as generators to be prompted, and Jev belongs to neither category, having so far served only as a black box in single domains. How well such a model decides on its own in RL environments, and how it can improve RL as a component of training, therefore remain unaddressed. To this end, in this paper we first examine the requirements that the objects of an RL system place on the answers they consume, and establish that Jev can fulfill all of them except the cardinal use of a value function. The remaining objects form positions that admit several roles each. We then construct algorithms that employ Jev at three of these positions, as a reference policy, an exploration judge, and a replay rater, to improve sample efficiency, exploration, and learning performance. Across nine MiniGrid tasks and three Atari games, training with Jev outperforms a standard RL learner, including where the learner makes no progress alone, while the model itself remains untrained. To our knowledge, we present the first use of Jev within the RL learning process and establish a frozen decision model as a usable component of RL training, inviting further exploration of how Jev and other advanced decision models can improve RL.