信息论驱动的决策模型：开启全新预训练范式的统一探索之旅

为离线元强化学习提供统一理论基础和算法设计准则。

原标题：NeurIPS Spotlight | 基于信息论，决策模型有了全新预训练范式统一框架
文章来源：机器之心
内容字数：7426字

近年来，人工智能技术的快速发展，尤其是大语言模型（如GPT）的应用，对各行各业产生了深远影响。然而，在处理复杂的专业问题时，AI依然面临诸多挑战。针对药物发现、自动驾驶等领域的决策需求，研究者们提出了离线元强化学习（Offline Meta-RL）这一新范式。

传统强化学习通过与环境的实时交互来训练智能体，但在如自动驾驶和疾病治疗等高风险场景中，这种方法的试错成本过高。因此，研究者们开始重视利用历史数据进行离线学习。同时，复杂的任务环境要求智能体具备多任务处理能力，这催生了元强化学习（Meta-RL）的发展。

由之江实验室、香港中文大学和同济大学的研究团队提出的UNICORN算法，基于信息论，系统性地构建了一套关于任务表征学习的理论框架。该算法通过定义和解构离线元强化学习中的任务表示，统一了现有主流方法的优化目标，为未来的研究提供了新的方向。

UNICORN的创新在于从数学定义、因果关系分解和中心定理三个层面，提出了任务表示学习的统一理论框架。该框架不仅为任务表示的优化提供了理论依据，还引导了新的算法设计。

研究团队在多种机器人控制任务中对UNICORN算法进行了广泛测试，结果表明，UNICORN在同分布和分布外测试集上的表现均优于现有方法，显示出其广泛适用性和鲁棒性。此外，UNICORN在不同数据质量和模型架构上的表现也展现了良好的迁移性。

UNICORN为离线元强化学习提供了理论基础，未来有望在药物设计、精准医疗等领域解决AI模型的泛化性和样本利用率问题。同时，团队也在探索将该框架扩展到在线强化学习等更多应用场景。

通过此研究，离线元强化学习领域的理论和实践将得到进一步发展，为决策大模型的能力拓展奠定基础。

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