顶级伦理片 提议机器东谈主自主学习新范式，深大团队最新顶会论文，刷新6大复杂任务SOTA

发布日期：2025-07-05 23:43    点击次数：188

让机器东谈主缓慢学习复杂技巧有新框架了！顶级伦理片

深圳大学大数据系统筹画时刻国度工程实验室李坚定陶冶团队讨论鹏城国度实验室、北京理工莫斯科大学，提议了奖励函数与政策协同进化框架ROSKA。

在多个高维度机器东谈主任务上，在仅使用 89% 西席样本的情况下，比现存 SOTA 门径平均性能提高 95.3%。

尽人皆知，跟着机器东谈主时刻的快速发展，其应用已渗入至往日生计和工业出产场景。

然则在多解放度机器东谈主限制界限，传统强化学习门径高度依赖东谈主工筹算的奖励函数。这类奖励函数需在职意情景飘浮流程中提供有用反应，不然可能导致学习政策性能不及，这对通达环境下的机器东谈主自主学习组成了枢纽挑战。

而 ROSKA 框架改进和会大讲话模子的推理与代码生成智商，使机器东谈主在学习流程中偶然字据实时任务标的和政策默契动态搭救奖励函数，达成了奖励函数与强化学习政策的协同进化，并在一系复杂机器东谈主技巧学习任务上获得冲突性进展。

实验完结清晰，ROSKA 框架在六类复杂多解放度机器东谈主任务中均刷新了 SOTA 性能，相较于 NVIDIA 2023 年度十猛进展之一的 Eureka 门径，ROSKA 门径在东谈主类归一化得分认识上平均性能提高高达 95%。

现在该效用被东谈主工智能顶级会议 AAAI 2025 收录，深圳大学助理陶冶黄畅昕看成第一作家，并在大会上作念理论呈报（Oral）。

ROSKA 框架：奖励 - 政策协同进化

在高维机器东谈主限制任务中，奖励函数的筹算不仅需要探究任务标的，还需要探究机器东谈主各个要津之间的复杂关连以及环境的动态变化。

传统门径依赖民众涵养，筹算周期长、老本高，难以推行到复杂任务中。

尽管大讲话模子（LLM）为自动生成奖励函数提供了新念念路，但现存门径（如 Eureka）仍需从新西席政策，导致西席效用低下和筹画资源销耗。

而 ROSKA 框架通过奖励 - 政策协同进化机制，管理了上述问题。

ROSKA 框架的中枢念念想是将奖励函数的筹算与政策的优化流程细致结合，酿成一个动态进化的闭环，从而在减少数据使用量的同期，权贵提高政策的性能。

实验完结标明，ROSKA 框架在多个高维机器东谈主限制任务中默契优异。

奖励函数 - 政策协同进化机制顶级伦理片

ROSKA 框架通过将奖励函数和政策的进化流程结合起来，使得两者偶然互相促进、共同优化。

奖励函数的进化流程不错字据政策的默契动态搭救奖励函数的筹算，而政策的进化流程则不错行使历史最优政策的常识来加快新奖励函数下的政策优化，这种协同进化的格式不仅偶然提高西席效用，还偶然提高政策的适宜性和可塑性，使得机器东谈主偶然在复杂环境中更快地学习和实施任务。

高效政策和会门径

在政策进化部分，ROSKA 框架通过和会历史最优政策和立地政策来生成新的政策候选。

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政策的进化流程通过结合历史最优政策的常识和立地政策的探索智商，确保政策既偶然秉承已有涵养，又具备有余的可塑性以适宜新的奖励函数。

为了高效找到最优的政策和会比例，ROSKA 接受了贝叶斯优化门径，通过评估不同和会比例下的政策默契，快速详情最优的和会决策。

实验完结

实验在 Isaac Gym 仿真环境中进行，遴选了六个具有代表性的机器东谈主任务进行评估，包括 Ant、Humanoid、ShadowHand、AllegroHand、FrankaCabinet 和 ShadowHandUpsideDown。

实验完结展示了 ROSKA 框架在多个高维机器东谈主限制任务中的权贵性能提高，这些任务涵盖了检朴单的深远限制到复杂的物体操作，偶然全面测试 ROSKA 框架在不同场景下的默契。

各门径在机器东谈主任务中的 MTS 柱状图如下：

为了更直不雅地比较不同门径的性能，团队接受了东谈主类归一化得分 ( Human Normalized Score ) 看成评价认识。HNS 通过将算法的默契与东谈主类筹算的奖励函数默契进行对比，提供了更直不雅的性能评估。

如上图所示，ROSKA 在悉数任务中的 HNS 均进步了东谈主类民众基线（红色线条），标明其性能优于东谈主类筹算的奖励函数。

相配是在 ShadowHand 和 FrankaCabinet 任务中，ROSKA 门径远超其他基线门径。

与 SOTA 门径 Eureka 比较，ROSKA 在 HNS 认识上的平均改变率达到95.3%，进一步考据了其在高维机器东谈主限制任务中的优厚性。其中在 ShadowHand 任务中，ROSKA 门径比较 Eureka 提高了 154.6%。在 ShadowHandUpsideDown 任务中，ROSKA 门径比较 Eureka 提高了 184.07%。

这些完结标明，ROSKA 通过奖励 - 政策协同进化机制，偶然权贵提高政策的性能，尤其是在复杂任务中默契尤为超过。

举座而言，ROSKA 框架借助大范围合成数据与智能进化机制西席而成，接受奖励函数 - 政策协同进化机制，通过动态奖励种群生成与短旅途贝叶斯优化政策达成双向优化。

实验考据框架在多项高维度机器东谈主限制任务中达成权贵冲突。比较现存 SOTA 门径 Eureka，在仅使用 89% 西席样本的情况下，在多个高维度机器东谈主任务上达成了平均 95.3% 的行动化性能提高，考据了该框架在机器东谈主技巧学习任务中的雄壮适宜智商。

更多门径和实验细节，请参考论文。

模样地址：

https://github.com/NextMyLove/ROSKA

论文：

https://arxiv.org/abs/2412.13492

—  完  —

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