文章摘要
大规模预训练和微调的模式在机器学习领域取得了显著成功，但在强化学习（RL）中的应用仍面临挑战。强化学习需要对时间和意图进行推理，传统方法在处理长时间推理和用户意图时存在局限性。伯克利团队提出的新方法InFOM（Intention-Conditioned Flow Occupancy Models）通过结合流匹配和占据模型，解决了这些问题。InFOM不仅能够预测多个未来步骤，还能适应用户的不同意图，从而在多个任务中实现超强迁移。
InFOM的核心在于将意图编码为潜在变量，并通过流匹配来预测未来状态的访问概率。模型通过最大化数据似然进行训练，能够高效适应特定任务。与传统方法相比，InFOM在奖励稀疏或半稀疏的复杂任务中表现更为出色，能够更有效地利用高奖励状态。此外，InFOM提供了一种更简单、更高效的意图推理方式，性能优于无监督技能发现或后继特征学习等方法。
在实验中，InFOM在36个基于状态的任务和4个基于图像的任务中，与八个基线方法进行了比较。结果显示，InFOM在八个领域中的六个领域表现与基线方法相当或更好，尤其在更具挑战性的任务中，新算法在最佳基线方法上取得了36%更高的成功率。此外，InFOM在直接使用RGB图像作为输入时，超越了最强基线31%。
与现有的意图编码机制相比，InFOM在4项任务中的3项上，以更简单的方法超越了先前的意图编码方法。这表明InFOM不仅提高了性能，还简化了训练流程，无需依赖复杂的离线强化学习流程。
总体而言，InFOM通过结合流匹配和占据模型，提供了一种新的强化学习预训练和微调范式，能够在多个任务中实现高效迁移和意图推理。这一方法在复杂任务中的出色表现，为强化学习领域的研究和应用提供了新的方向。
原文和模型
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【原文作者】 新智元
【摘要模型】 deepseek-v3
【摘要评分】 ★★★★☆
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