VaDar: Implicit Goal Conditioning via Value Disaggregation
作者: Shashwat Saxena, Mehul Goel, Sreyas Venkataraman, Sarvesh Patil, Max Simchowitz
分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO
发布日期: 2026-10-19
💡 一句话要点
提出VaDar以解决长时间任务中的子目标选择问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 长时间任务 强化学习 价值分解 子目标选择 机器人技术 自动化系统
📋 核心要点
- 现有方法在长时间任务中依赖于子目标选择，导致在策略部署时可能面临高昂的计算成本和复杂性。
- VaDar通过训练一个独立于子目标的策略，利用每个子目标的评论值的线性组合来优化任务执行，简化了策略部署过程。
- 实验结果显示，VaDar在多个任务中表现优异，尤其是在RoboCasa套件中首次成功解决了长时间任务，超越了传统的目标条件方法。
📝 摘要（中文）
长时间任务对现代人工智能和机器人技术至关重要，但在强化学习中面临挑战。传统方法通常将任务分解为子目标，并学习条件于子目标的策略。本文提出了一种名为价值分解（VaDar）的替代方案，它训练一个独立于子目标的策略，以最大化每个子目标的评论值的线性组合。VaDar在训练时需要子目标信息，从而消除了在策略部署时进行子目标选择的复杂性。实验表明，VaDar在与自然基线（如目标条件）比较时始终具有竞争力，并在具有非顺序目标结构和多个优化目标的任务上取得成功，尤其在RoboCasa套件中首次解决了具有挑战性的长时间任务。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决长时间任务中的子目标选择问题。现有方法通常需要在策略部署时进行复杂的子目标选择，增加了计算负担和实现难度。
核心思路：VaDar的核心思想是训练一个不依赖于子目标的策略，通过最大化每个子目标的评论值的线性组合来优化任务执行。这种设计使得在策略部署时不再需要进行子目标选择。
技术框架：VaDar的整体架构包括一个主策略网络和多个评论网络。主策略网络负责生成动作，而评论网络则评估每个子目标的价值。训练过程中，主策略网络通过评论网络的反馈进行优化。
关键创新：VaDar的主要创新在于其价值分解方法，使得策略不再依赖于子目标信息，从而简化了策略的部署过程。这与传统的目标条件方法形成了鲜明对比，后者在执行时需要明确的子目标选择。
关键设计：在技术细节上，VaDar使用了线性组合的损失函数来整合各个子目标的评论值，并采用了深度神经网络作为主策略和评论网络的基础结构。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，VaDar在多个基准任务中表现优异，尤其是在RoboCasa套件中首次成功解决了长时间任务。与传统的目标条件方法相比，VaDar在任务成功率上有显著提升，展示了其在处理非顺序目标结构和多优化目标任务中的优势。
🎯 应用场景
VaDar的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，尤其是在需要处理复杂长时间任务的机器人和自动化系统中。通过简化策略部署过程，VaDar可以提高机器人在动态环境中的适应能力，促进智能体在复杂任务中的自主学习与执行能力。
📄 摘要（原文）
Long-horizon tasks are important for modern AI and robotics, yet pose a challenge for reinforcement learning. Historically, a popular approach has been to decompose a task into subgoals, and learn a subgoal-conditioned policy to execute each subtask in sequence. We introduce an alternative called Value Disaggregation (VaDar), which trains a single subgoal-independent policy to maximize a linear combination of per-subgoal critic values. Because subgoal information is needed only at training-time, VaDar removes the need for possibly costly or cumbersome subgoal-selection during policy deployment. Moreover, through careful experiments, we show that VaDar (1) is always competitive with, and frequently outperforms, natural baselines like goal-conditioning and (2) succeeds on tasks with non-sequential goal structure and multiple optimization objectives. In particular, VaDar is the first algorithm to solve challenging, long-horizon tasks in the RoboCasa suite, even when starting from a policy pretrained from behavior cloning with near-zero initial task success. Taken together, VaDar's successes suggest that subgoal information benefits actor-critic reinforcement learning by enhancing the efficacy of critic learning, whereas policy goal-conditioning is often unnecessary.