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nw.js桌面软件开发系列第.节 HTML和桌面软件开发的碰撞

news 2025/11/17 9:05:52

瓶咳炊亿论文列表

359 Multi-granularity Knowledge Transfer for Continual Reinforcement Learning - 为持续 RL 而设计的多粒度知识迁移

一、研究背景与核心痛点（The Gap）

二、动机与故事线构建（Motivation & Narrative）

三、审稿策略分析（Positioning Strategy）

四、方法合理性与技术细节（Method Justification）

1. 架构：分层协作（HRL Structure）

2. 知识迁移机制：策略库与符号化食谱

3. 鲁棒性保障：闭环反馈（Closed-Loop Feedback）

769 BILE: An Effective Behavior-based Latent Exploration Scheme for Deep Reinforcement Learning - BILE：一种有效的 Behavior-based 的 DRL latent 探索方案

零、介绍

-Bisimulation metric

一、背景与挑战：高维稀疏环境下的探索困境

二、核心机制：隐向量

的作用与采样

三、BILE 的关键技术创新：鲁棒的行为度量学习

3.1 度量的目标：价值多样性

3.2 鲁棒性机制：引入预测误差

四、BILE 与 METRA / ETD 的对比分析

关键差异总结：

908 Imagination-Limited Q-Learning for Offline Reinforcement Learning - 用于 offline RL 的想象力限制的 Q-Learning

一、引言：offline RL 的挑战与现有困境

二、ILQ 的叙事核心：寻找“合理的乐观”

三、核心方法：想象力受限 Bellman 算子 (ILB)

3.1 想象值 (

)：提供合理的乐观基准

3.2 限制值 (

)：确保保守性与安全性

四、ILQ 与 Model-Based RL的关系：Model-Assisted 的 Model-Free RL

五、结论与理论保障

2430 Self-Consistent Model-based Adaptation for Visual Reinforcement Learning - 为视觉 RL 而设计的自我一致的 model-based 的自适应

一、引言：VRL 泛化的核心痛点

二、故事核心：denoise 输入，而非重新训练策略

三、preliminaries 与实验 setting 介绍

四、SCMA 方法：使用三个 loss function 无监督去噪

五、实验结果与思考

3591 Two-Stage Feature Generation with Transformer and Reinforcement Learning - 使用 Transformer 和强化学习进行两阶段特征生成

3621 PNAct: Crafting Backdoor Attacks in Safe Reinforcement Learning - PNAct：在 safe RL 中制作后门攻击

3768 Efficient Diversity-based Experience Replay for Deep Reinforcement Learning - 为 DRL 设计的基于 diversity 的高效 experience replay

4744 Deduction with Induction: Combining Knowledge Discovery with Reasoning for Interpretable Deep Reinforcement Learning - 演论与归纳法：将知识发现与推理相结合，实现可解释的深度强化学习

4997 From End-to-end to Step-by-step: Learning to Abstract via Abductive Reinforcement Learning - 从 end-to-end 到 step-by-step：通过归纳（Abductive）强化学习学习抽象

5103 Efficient Multi-view Clustering via Reinforcement Contrastive Learning - 通过强化对比学习，进行高效的多视图聚类

359 Multi-granularity Knowledge Transfer for Continual Reinforcement Learning - 为持续 RL 而设计的多粒度知识迁移

Continual reinforcement learning (CRL) empowers RL agents with the ability to learn a sequence of tasks, accumulating knowledge learned in the past and using the knowledge for problemsolving or future task learning. However, existing methods often focus on transferring fine-grained knowledge across similar tasks, which neglects the multi-granularity structure of human cognitive control, resulting in insufficient knowledge transfer across diverse tasks. To enhance coarse-grained knowledge transfer, we propose a novel framework called MT-Core (as shorthand for Multi-granularity knowledge Transfer for Continual reinforcement learning). MT-Core has a key characteristic of multi-granularity policy learning: 1) a coarsegrained policy formulation for utilizing the powerful reasoning ability of the large language model (LLM) to set goals, and 2) a fine-grained policy learning through RL which is oriented by the goals. We also construct a new policy library (knowledge base) to store policies that can be retrieved for multi-granularity knowledge transfer. Experimental results demonstrate the superiority of the proposed MT-Core in handling diverse CRL tasks versus popular baselines.

background & gap：

持续强化学习（CRL）使 RL 智能体能够学习一系列任务，积累过去学到的知识，并将这些知识用于解决问题或未来的任务学习。

然而，现有方法往往侧重于在相似任务之间传递细粒度知识，而忽视了人类认知控制的多粒度结构，导致不同任务之间的知识传递不足。

method：

为了增强粗粒度的知识迁移，我们提出了一种称为 MT-Core 的新框架，作为持续强化学习的多粒度知识转移的简写。

MT-Core 具有多粒度策略学习的一个关键特征：1）利用大语言模型（LLM）强大的推理能力设定目标的粗粒度策略制定，2）以目标为导向的 RL 细粒度策略学习。

我们还构建了一个新的策略库（知识库）来存储可以检索的策略，以进行多粒度的知识转移。

exp：实验结果表明，与流行的基线相比，所提出的 MT-Core 在处理各种 CRL 任务方面具有优越性。

一、研究背景与核心痛点（The Gap）

传统的强化学习（RL）在解决复杂、长序列任务时，面临两大核心挑战：

样本效率低下（Low Sample Efficiency）： Agent 必须通过大量的试错（Trial-and-Error）从零开始学习每个新任务，这在现实世界应用中成本极高。

知识泛化困难（Poor Generalization）：现有的知识迁移方法（如策略权重迁移）通常是低级（Sub-Symbolic）的，难以将经验鲁棒地应用于结构差异较大的新任务。

目标设定：我们的目标是构建一个框架，能够像人类一样，通过知识检索和高层规划快速掌握新任务，实现从纯粹的试错学习，向基于知识的规划执行的范式转变。

二、动机与故事线构建（Motivation & Narrative）

该论文的动机和故事线构建巧妙，将工作定位为解决上述 RL 核心痛点的新颖解决方案：

动机元素核心论点（Gap）解决方案的直觉（Intuition）

效率传统 RL 必须从头开始学习。人类学习是基于知识和规划的。引入 LLM 作为知识库和 planner，可以将学习转化为高效的“检索历史信息 → 推理 high-level goal → 做出 low-level action”。

泛化传统知识迁移是 low-level 的、脆弱的。高层知识是通用的。迁移符号化、结构化的 planning 知识，如一系列 high-level goal，而非底层动作，可以实现鲁棒的跨任务复用。

规划复杂任务规划和稀疏奖励难以处理。 LLM 是卓越的 planner。利用 LLM 的常识推理能力，将复杂任务分解为一系列可管理的子目标序列。

总结：论文的叙事核心是：不声称自己是“HRL 的 LLM 变体”，而是“利用 LLM 实现高效、符号化知识迁移”的新范式。

三、审稿策略分析（Positioning Strategy）

该论文将自己定位为“知识迁移”工作，同时利用 HRL（hierarchical RL）/ GCRL（goal-conditioned RL）作为底层工具。

核心定位：知识迁移（Knowledge Transfer）。这一主题具有广泛的吸引力，直接针对 RL 的样本效率痛点。通过强调符号化、高层规划的迁移机制，论文突出了范式的新颖性。

规避竞争：通过强调知识迁移和 LLM 的实用性，论文有效地弱化了其在纯粹的 HRL、GCRL 领域可能面临的方法新颖性 concern 和严格理论要求（如收敛性证明）。

HRL / GCRL 审稿人视角：论文将 HRL / GCRL 视为实现其知识迁移目标的工具。它向 HRL 审稿人展示了如何利用 LLM 解决传统 HRL 的规划和奖励设计难题；向 GCRL 审稿人展示了如何利用 LLM 自动生成复杂、逻辑化的目标序列。

四、方法合理性与技术细节（Method Justification）

该方法的核心直觉是“分工协作，优势互补”，将高层规划交给 LLM，将底层执行交给 RL Agent。

1. 架构：分层协作（HRL Structure）

系统采用分层结构：

高层（LLM Planner）：负责将用户给定的复杂任务（如“制作咖啡”）分解为一系列符号化的子目标序列

（如：[找到杯子]

[加水]

[按启动键]）。

低层（RL Agent）：负责执行具体的子目标

，使用一个目标条件策略

来实现精细的连续控制。

2. 知识迁移机制：策略库与符号化食谱

为了实现高效的知识复用，系统引入了策略库（Strategy Library）：

知识存储：成功的任务经验被编码成符号化 Recipe，即高层子目标的序列，并存储在库中。

知识检索与适应：当遇到新任务时，LLM 通过语义检索找到最相关的 Recipe，并利用其强大的上下文学习（In-Context Learning）能力对食谱进行微调和适应，生成新任务的规划。

3. 鲁棒性保障：闭环反馈（Closed-Loop Feedback）

为了防止 LLM 生成“幻想”的、不可执行的规划，系统设计了闭环机制：

执行与验证：低层 Agent 在执行子目标

时，会根据环境观测和预设的成功条件进行验证。

在线修正：如果低层执行失败，失败的观测信息会被反馈给 LLM，LLM 会通过 Prompt 进行在线推理和重新规划，调整后续的子目标序列。

例子： LLM 规划

: [找到杯子]。Agent 执行失败。LLM 接收反馈后，可能修正规划为

: [搜索柜子]，然后

: [找到杯子]。

总结：这种方法通过 HRL 实现了规划与执行的解耦，通过策略库实现了知识的高效迁移，并通过闭环反馈确保了 LLM 规划的物理合理性和鲁棒性。

769 BILE: An Effective Behavior-based Latent Exploration Scheme for Deep Reinforcement Learning - BILE：一种有效的 Behavior-based 的 DRL latent 探索方案

Efficient exploration of state spaces is critical for the success of deep reinforcement learning (RL). While many methods leverage exploration bonuses to encourage exploration instead of relying solely on extrinsic rewards, these bonus-based approaches often face challenges with learning efficiency and scalability, especially in environments with highdimensional state spaces. To address these issues, we propose BehavIoral metric-based Latent Exploration (BILE). The core idea is to learn a compact representation within the behavioral metric space that preserves value differences between states. By introducing additional rewards to encourage exploration in this latent space, BILE drives the agent to visit states with higher value diversity and exhibit more behaviorally distinct actions, leading to more effective exploration of the state space. Additionally, we present a novel behavioral metric for efficient and robust training of the state encoder, backed by theoretical guarantees. Extensive experiments on high-dimensional environments, including realistic indoor scenarios in Habitat, robotic tasks in Robosuite, and challenging discrete Minigrid benchmarks, demonstrate the superiority and scalability of our method over other approaches.

background & gap：对状态空间的有效探索对于深度强化学习（RL）的成功至关重要。虽然许多方法利用探索奖励来鼓励探索，而不是仅仅依赖外在奖励，但这些基于奖励的方法往往面临学习效率和可扩展性的挑战，尤其是在具有高维状态空间的环境中。

method：为了解决这些问题，我们提出了基于 behavioral metric 的 latent 探索（BILE）。核心思想是在行为度量空间内学习一个紧凑的 representation，以保留状态之间的值差异。通过引入额外的奖励来鼓励在这个 latent space 中探索，BILE 驱使智能体访问具有更高价值多样性的状态，并表现出更多行为上不同的行为，从而更有效地探索状态空间。

此外，我们还提出了一种新的行为指标，用于高效、稳健地训练状态编码器，并得到理论保证的支持。

exp：对高维环境的广泛实验，包括 Habitat 中的真实室内场景、Robosuite 中的机器人任务以及具有挑战性的离散 Minigrid 基准测试，证明了我们的方法相对于其他方法的优越性和可扩展性。

零、介绍

-Bisimulation metric

-Bisimulation 度量（

）是一种衡量两个状态

和

行为相似度的数学工具。它的 motivation 是：如果两个状态在行为上是等价的，那么它们应该具有相同的价值（Value）。

定义：这个度量值

是通过一个递归定义，或者说是一个不动点方程来确定的，它包含两个核心部分：

奖励差异项

分布差异项

奖励差异项：衡量两个状态

和

在执行当前策略

后，所获得的即时奖励的差异。如果奖励差异很大，则说明这两个状态的行为后果不同。

分布差异项：衡量从

和

出发，执行策略

后，下一个状态的分布

和

有多大的不同。这里使用

（1-Wasserstein 距离）来量化这种分布差异，并用

（折扣因子）进行加权。

理论保证：

-Bisimulation 度量具有非常重要的理论保证。核心保证在于：状态之间的

-Bisimulation 距离，上界了它们的状态价值函数

的差异。

这意味着：

常数

。

如果两个状态在

-Bisimulation 度量空间中距离很近，那么它们的长期 value（

）也一定很接近。反之，如果距离很远，则表明它们在行为后果、未来价值上有显著差异。

一、背景与挑战：高维稀疏环境下的探索困境

对于深度强化学习（Deep RL）而言，如何在状态空间巨大、奖励信号稀疏的环境中进行高效探索，始终是一个核心挑战。传统的基于奖励（Bonus-based）的探索方法，如 RND 或 ICM，在高维状态空间（如图像输入）中存在两大挑战：

可扩展性限制：高维 state space 里的状态差异过小，导致奖励信号不稳定，难以有效区分状态的新颖性。

表示崩溃（Representation Collapse）：特别是基于

-Bisimulation 的度量方法，在稀疏奖励（绝大多数状态回报为零）环境下，状态编码器倾向于将所有状态映射到相近的点，失去区分度（BILE 论文中的 Theorem 1 阐述了这一问题）。

无意义探索：智能体可能为了最大化内在奖励而采取重复行为，偏离外部任务目标（如 Figure 1 所示）。

BILE 旨在通过学习一个鲁棒的、行为驱动的潜藏空间，并结合隐向量条件化策略（Latent-Conditioned Policy, LCP）来解决这些问题，从而实现高效且具有目的性的探索。

二、核心机制：隐向量

的作用与采样

BILE 的核心思想与技能发现（Skill Discovery）领域高度相似，即利用一个随机采样的隐向量

来条件化策略，以生成多样化的行为。（skill discovery 领域 sota 方法 metra 的本站博客解读）。

的采样方式与作用：

采样方式：潜藏向量

在每个回合（Episode）开始时，从一个预定义的分布

中随机采样一次，并在整个回合中保持不变。论文实验表明，BILE 对

的具体分布（如均匀分布、正态分布等）具有鲁棒性。

条件化策略：策略被定义为

。不同的

向量代表了智能体应追求的不同“意图”或“行为模式”。例如，在导航任务中，改变

可以使智能体探索房间的不同区域（如 Figure 3 所示）。

内在奖励因子化：

用于构建内在探索奖励

：

，其中

是状态

到

在 BILE 潜藏空间中的距离度量。

策略的目标是最大化这个 intrinsic reward。由于

是随机且多样化的，这迫使策略学习如何在潜藏空间中沿着所有可能的方向实现最大的“移动”，从而确保了行为的多样性（跟 metra 非常像）。

三、BILE 的关键技术创新：鲁棒的行为度量学习

BILE 的核心优势在于其构建潜藏空间所依赖的行为度量（Behavioral Metric），它解决了稀疏奖励下的表示崩溃问题。

3.1 度量的目标：价值多样性

BILE 的潜藏空间

旨在学习一个基于

-Bisimulation 的度量

。根据 Theorem 3，这个距离度量是状态之间的价值差异的上界（Upper-bound）：

这意味着在 BILE 潜藏空间中距离较远的状态，其未来期望回报（价值）必然存在显著差异。因此，BILE 鼓励智能体探索具有高价值多样性的状态。（有点抽象，还没完全想清楚，为什么探索 value 沿某一方向变化大的 state，就可以鼓励探索）

3.2 鲁棒性机制：引入预测误差

为了避免在稀疏奖励环境中出现表示崩溃，即所有状态的 value 差异趋近于零，BILE 在其度量学习目标（Equation 4/7）中引入了动态模型预测误差

，作为额外的奖励信号：

通过将状态转移模型的预测误差整合到编码器训练中，即使外部奖励为零，编码器仍然有足够的信息来区分状态。这确保了潜藏表示的鲁棒性，使其能够有效应用于高维、稀疏奖励场景。

四、BILE 与 METRA / ETD 的对比分析

metra 是目前无监督 RL 中 skill discovery 领域的 sota 方法，ICLR 2024 oral。论文标题：METRA: Scalable Unsupervised RL with Metric-Aware Abstraction。metra 本站博客。

ETD 是 ICLR 2025 的文章，做的 setting 跟 BILE 一样，也关注无监督 RL 的 exploration。论文标题：Episodic Novelty Through Temporal Distance。ETD 本站博客。

BILE 的机制与 METRA (Metric-Aware Abstraction) 和 ETD (Episodic Temporal Distance) 具有高度相似性，尤其是在利用潜藏空间距离和

进行探索激励方面。它们的核心区别在于隐空间度量的基础定义和所关注的探索特性。

特征 BILE METRA ETD

度量基础

-Bisimulation 行为度量时间距离 (Temporal Distance, TD) 时间距离 (Temporal Distance, TD)

度量目标价值多样性：上界状态价值差异。时序结构：保持状态间的时序可达性。时序结构：直接奖励时序距离。

探索激励沿着

方向最大化价值差异驱动的移动。沿着

方向最大化时序可达性驱动的移动。直接奖励访问时间距离大的状态。

稀疏奖励鲁棒性高：通过引入动态模型预测误差，明确避免了表示崩溃。中到高：TD 度量本身对奖励依赖性较低。高：直接基于可达性，与奖励无关。

关键差异总结：

度量属性不同：

BILE 关注的是行为等价性和价值差异。它学习的潜藏空间是价值驱动的，确保探索是朝着最大化未来回报差异的方向进行的。

METRA/ETD 关注的是时序可达性。它们学习的潜藏空间反映了状态在时间轴上的邻近性或可达性。

鲁棒性机制不同：

BILE 明确针对基于 Bisimulation 的度量在稀疏奖励下易发生的表示崩溃问题，通过引入预测误差项进行修正，这是其区别于 LIBERTY 等早期 Bisimulation 方法的关键创新。

探索目的性：

BILE 的探索信号（基于价值差异）与最终任务目标（最大化期望回报）具有更强的关联性，这使得 BILE 的探索更具“目的性”（Goal-directed），而非仅仅是最大化状态空间中的覆盖或时序差异。

综上所述，BILE 成功地将 LCP 带来的行为多样性优势，与一个经过理论保证且对稀疏奖励鲁棒的价值驱动的行为度量相结合，实现了在高维、稀疏奖励环境下的高效探索。

908 Imagination-Limited Q-Learning for Offline Reinforcement Learning - 用于 offline RL 的想象力限制的 Q-Learning

Offline reinforcement learning seeks to derive improved policies entirely from historical data but often struggles with over-optimistic value estimates for out-of-distribution (OOD) actions. This issue is typically mitigated via policy constraint or conservative value regularization methods. However, these approaches may impose overly constraints or biased value estimates, potentially limiting performance improvements. To balance exploitation and restriction, we propose an Imagination-Limited Q-learning (ILQ) method, which aims to maintain the optimism that OOD actions deserve within appropriate limits. Specifically, we utilize the dynamics model to imagine OOD action-values, and then clip the imagined values with the maximum behavior values. Such design maintains reasonable evaluation of OOD actions to the furthest extent, while avoiding its over-optimism. Theoretically, we prove the convergence of the proposed ILQ under tabular Markov decision processes. Particularly, we demonstrate that the error bound between estimated values and optimality values of OOD state-actions possesses the same magnitude as that of in-distribution ones, thereby indicating that the bias in value estimates is effectively mitigated. Empirically, our method achieves state-of-the-art performance on a wide range of tasks in the D4RL benchmark.

background & gap：离线强化学习试图完全从历史数据中得出改进的策略，但经常难以应对分布外（OOD）作的过于乐观的价值估计。此问题通常可以通过策略约束或保守的值正则化方法来缓解。然而，这些方法可能会施加过度的限制或有偏见的价值估计，从而可能限制性能改进。

method：为了平衡剥削和限制，我们提出了一种想象力有限的 Q 学习（ILQ）方法，旨在在适当的范围内保持 OOD 行动应得的乐观情绪。具体来说，我们利用动力学模型来想象 OOD 动作值，然后用最大行为值（maximum behavior values）裁剪想象值。这样的设计在最大程度上保持了对 OOD 动作的合理评估，同时避免了其过度乐观。

理论：从理论上讲，我们证明了所提出的 ILQ 在表格马尔可夫决策过程中的收敛性。特别是，我们证明了 OOD 状态动作的估计值和最优值之间的误差范围与分布内状态动作的误差范围相同，从而表明价值估计的偏差得到了有效缓解。

exp：根据经验，我们的方法在 D4RL 基准测试中的各种任务上实现了最先进的性能。

一、引言：offline RL 的挑战与现有困境

离线强化学习 (Offline RL) 的核心挑战在于分布偏移 (Distributional Shift)。由于完全依赖于一个固定的数据集

，当 agent 尝试执行数据集中未出现过的 OOD 动作 (Out-of-Distribution) 时，Q 函数往往会给出过度乐观 (Over-Optimistic) 的价值估计，导致策略崩溃。

现有的解决方案陷入了一个二元困境：

策略约束 (Policy Constraint)：强制新策略

贴近行为策略

(如 BCQ)。

缺陷：过度保守。如果原始数据质量不高，策略性能将受限于数据，无法实现超越。

价值正则化 (Value Regularization)：通过惩罚 OOD 动作的 Q 值来抑制乐观估计 (如 CQL)。

缺陷：不可控的悲观偏差。为了安全，它将所有 OOD 动作的价值都压低了。例如，在 MuJoCo 任务中，CQL 的 Q 值估计显著低于数据集中的最大回报（论文图 1(c)），限制了策略改进的空间。

二、ILQ 的叙事核心：寻找“合理的乐观”

想象力受限 Q-Learning (ILQ) 的核心动机是打破上述困境。它的“故事”在于：我们不应盲目地惩罚 OOD 动作的价值，而应该在“合理的乐观”和“必要的限制”之间找到平衡点。

ILQ 的核心洞察是：

想象 (Imagination)：首先，为 OOD 动作提供一个合理的价值 baseline，即“如果这个 OOD 动作是可信的，它的价值应该是什么？”

限制 (Limitation)：然后，设定一个安全上限，确保这个想象值不会超过数据集中已知最好的动作的价值。

通过这种方式，ILQ 旨在最大限度地保持 OOD 动作应有的乐观性，同时避免过度乐观导致的风险。

三、核心方法：想象力受限 Bellman 算子 (ILB)

ILQ 将上述直觉转化为数学操作，提出了想象力受限 Bellman (ILB) 算子

。

对于一个状态

和动作

：

其中，OOD 动作的价值估计由两个关键组件构成：

3.1 想象值 (

)：提供合理的乐观基准

的目标是为 OOD 动作

估计一个接近真实的 Q 值。

技术细节： ILQ 首先预训练一个 env dynamic model

，用于预测 OOD 动作的即时奖励

和下一状态

。

计算方式：使用动态模型进行单步 Bellman backup：

合理性：这为 OOD 动作提供了一个“有依据的”乐观估计，解决了传统价值正则化方法（如 CQL）对 OOD 动作的盲目悲观问题。

3.2 限制值 (

)：确保保守性与安全性

的目标是设定一个安全的上限，防止 env dynamic model 的误差导致过度乐观。

技术细节：

被定义为在当前状态

下，行为策略

的 support set 内最大的 Q 值。

实现机制：为了准确识别行为策略

的复杂支持集，ILQ 采用了强大的条件扩散模型 (Conditional Diffusion Model) 来建模

，即，去确定哪些 action 是数据集中实际出现过的。

为什么使用 diffusion：在连续动作空间（如 MuJoCo 机器人任务）中，行为策略

的分布可能非常复杂，甚至是多模态的，即在某个状态下，数据集中可能存在多组不同的、有效的动作。使用简单的模型（如高斯分布）无法捕捉这种多模态性，而 diffusion 可以。（与此相关的文章：DAIL: Beyond Task Ambiguity for Language-Conditioned Reinforcement Learning）

合理性：限制值保证了，OOD 动作的 value 永远不会超过 in-distribution 动作中的最大 value。这提供了必要的保守性，防止了模型误差带来的灾难性后果。

四、ILQ 与 Model-Based RL的关系：Model-Assisted 的 Model-Free RL

虽然 ILQ 使用了 env dynamics model来计算

，但它本质上仍然是一个 Model-Free (无模型) 的 Q-Learning 框架，可以称之为 “Model-Assisted Model-Free” 方法。

特性传统 Model-Based RL ILQ 的处理方式

模型用途用于多步规划，或生成长轨迹数据。仅用于计算 OOD 动作的单步 Bellman backup 目标。

误差风险误差积累：多步预测导致误差呈指数级增长。规避误差积累：只进行单步预测，并立即使用 Q 函数进行 bootstrap，限制了误差传播。

核心机制依赖模型预测来驱动策略。依赖 Model-Free 的 Q 函数学习，模型仅作为 OOD 动作价值的辅助估计工具。

因此，ILQ 借鉴了 Model-Based 的“想象”能力，但通过 Model-Free 的 Q 函数 bootstrap 和

的保守限制机制，确保了其在离线 RL 设定下的稳定性和可靠性。

五、结论与理论保障

ILQ 的理论分析表明，通过 ILB 算子学习到的 OOD 动作的价值估计误差界限，与 In-Sample 动作的误差界限处于相同的数量级

。这一关键的理论结果，证明了 ILQ 成功缓解了 OOD action 的偏差，使其价值估计的可靠性达到了 in-distribution action 相当的水平。实验结果也证实，ILQ 在 D4RL 基准测试的广泛任务上实现了最先进的性能。

2430 Self-Consistent Model-based Adaptation for Visual Reinforcement Learning - 为视觉 RL 而设计的自我一致的 model-based 的自适应

Visual reinforcement learning agents typically face serious performance declines in real-world applications caused by visual distractions. Existing methods rely on fine-tuning the policy’s representations with hand-crafted augmentations. In this work, we propose Self-Consistent Model-based Adaptation (SCMA), a novel method that fosters robust adaptation without modifying the policy. By transferring cluttered observations to clean ones with a denoising model, SCMA can mitigate distractions for various policies as a plug-and-play enhancement. To optimize the denoising model in an unsupervised manner, we derive an unsupervised distribution matching objective with a theoretical analysis of its optimality. We further present a practical algorithm to optimize the objective by estimating the distribution of clean observations with a pre-trained world model. Extensive experiments on multiple visual generalization benchmarks and real robot data demonstrate that SCMA effectively boosts performance across various distractions and exhibits better sample efficiency.

background & gap：视觉强化学习代理在实际应用中通常会因视觉干扰而面临严重的性能下降。现有方法依赖于通过手工制作的增强来微调策略的表示。

method：

在这项工作中，我们提出了基于自洽模型的自适应（SCMA），这是一种在不修改策略的情况下促进鲁棒自适应的新方法。通过使用去噪模型（denoising model）将杂乱的观察结果转移（transfer）到干净的观察结果上，SCMA 可以作为各种 policy 的即插即用的增强功能，以减轻视觉上的干扰。

为了以无监督的方式优化去噪模型，我们推导了一个无监督分布匹配目标，并对其最优性进行了理论分析。我们进一步提出了一种实用的算法，通过使用预训练的世界模型估计清洁观测值的分布来优化目标。

exp：在多个视觉泛化基准和真实机器人数据上的广泛实验表明，SCMA 可以有效地提高各种干扰的性能，并表现出更好的样本效率。

一、引言：VRL 泛化的核心痛点

视觉强化学习（Visual RL）智能体在模拟环境中训完后，部署到真实世界，其性能往往会因视觉干扰（如动态背景、遮挡、光照变化）而急剧下降。

传统的解决方案主要有两种：

数据增强 (RAD / DrAC)：通过在训练时人为添加噪声，来让 policy 变得更 robust；无法应对训练时未见过的干扰。

适应性微调 (R-DM)：在部署时，微调 policy 的视觉编码器部分；这种方法样本效率低，并且是策略相关（不是 policy-agnostic）的，每个策略都需要单独微调。

本文提出的 SCMA (Self-Consistent Model-based Adaptation) 方法，可以解决这一核心痛点：缺乏一种通用、高效、policy-agnostic 的 visual policy 部署的适应机制。

二、故事核心：denoise 输入，而非重新训练策略

SCMA 的核心直觉是：如果策略（Policy）已经在干净环境中学会了任务，那么它就是专家。性能下降不是因为策略忘了如何执行任务，而是因为输入图像太脏，策略无法识别关键信息。

因此，SCMA 提出：不修改已训练好的策略，而是通过一个“去噪模型”将受干扰的图像输入恢复成策略熟悉的干净图像。（这个 denoise model 并非 diffusion）

三、preliminaries 与实验 setting 介绍