本文作者來自香港城市大學(xué)、伊利諾伊大學(xué)厄巴納 - 香檳分校、騰訊、中國電信人工智能研究院、清華大學(xué)等機(jī)構(gòu)。作者包括喬鐘健、楊瑞、呂加飛、白辰甲、李秀、高思陽、邱爽。其中，第一作者為香港城市大學(xué)喬鐘健，通訊作者為香港城市大學(xué)邱爽。

• 論文標(biāo)題：Efficient Cross-Domain Offline Reinforcement Learning with Dynamics- and Value-Aligned Data Filtering
• 文章鏈接：https://arxiv.org/pdf/2512.02435

在現(xiàn)實(shí)世界中通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練智能體，往往需要大量在線試錯(cuò)與環(huán)境探索，這不僅成本高昂，還可能帶來顯著安全風(fēng)險(xiǎn)：機(jī)器人可能因試錯(cuò)而損壞，自動(dòng)駕駛的在線探索可能危及行車安全，而持續(xù)采集交互數(shù)據(jù)本身也代價(jià)巨大。因此，離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)（offline RL）通過直接利用歷史靜態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行策略學(xué)習(xí)，規(guī)避了持續(xù)在線交互需求，為在高成本、高風(fēng)險(xiǎn)場景中應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)提供了更可行的路徑，成為推動(dòng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)走向真實(shí)世界的關(guān)鍵方向。

然而，當(dāng)目標(biāo)環(huán)境數(shù)據(jù)稀缺時(shí)（例如，新部署的機(jī)器人僅擁有少量演示數(shù)據(jù)），僅憑目標(biāo)域數(shù)據(jù)難以支撐高性能策略的學(xué)習(xí)。這一困境催生了跨域離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Cross-Domain Offline RL）這一范式 —— 它致力于借助源域（如動(dòng)力學(xué)存在差異但數(shù)據(jù)豐富的仿真環(huán)境）中的知識，彌補(bǔ)目標(biāo)域數(shù)據(jù)不足，為數(shù)據(jù)匱乏的目標(biāo)域注入學(xué)習(xí)動(dòng)能，促進(jìn)目標(biāo)域完成策略學(xué)習(xí)。

雖然跨領(lǐng)域離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)的出發(fā)點(diǎn)很好，但源域與目標(biāo)域之間往往存在動(dòng)力學(xué)偏移（Dynamics Misalignment），即狀態(tài)轉(zhuǎn)移動(dòng)力學(xué)規(guī)律不一致。在這種情況下，直接合并源域和目標(biāo)域數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練會(huì)引發(fā)嚴(yán)重的分布外動(dòng)力學(xué) （OOD Dynamics）問題：模型學(xué)習(xí)到的轉(zhuǎn)移規(guī)律難以在目標(biāo)域成立，因而性能往往會(huì)迅速退化，最終令訓(xùn)練崩潰。目前解決這一問題的主流范式是動(dòng)力學(xué)對齊驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)過濾：首先通過對比學(xué)習(xí)或最優(yōu)傳輸?shù)确绞蕉攘吭从驑颖竞湍繕?biāo)域的動(dòng)力學(xué)偏移程度，然后過濾掉部分動(dòng)力學(xué)明顯不一致的源域數(shù)據(jù)，只保留那些動(dòng)力學(xué)行為更接近目標(biāo)域的樣本參與訓(xùn)練。

然而，這一范式在邏輯上依賴于一個(gè)極強(qiáng)的隱藏假設(shè)：動(dòng)力學(xué)相似性足以刻畫源域數(shù)據(jù)的可遷移性，只要源域樣本在轉(zhuǎn)移動(dòng)力學(xué)上與目標(biāo)域的 “足夠接近”，源域數(shù)據(jù)便一定值得保留并用于訓(xùn)練。但這一假設(shè)忽略了源域數(shù)據(jù)的另一項(xiàng)關(guān)鍵屬性 —— 數(shù)據(jù)質(zhì)量。在現(xiàn)實(shí)問題中，源域不僅僅與目標(biāo)域存在動(dòng)力學(xué)偏移，更重要的是源域數(shù)據(jù)所含學(xué)習(xí)信號也未必同等有效，進(jìn)而影響其對目標(biāo)域策略學(xué)習(xí)的實(shí)際貢獻(xiàn)。如果一組源域數(shù)據(jù)在動(dòng)力學(xué)上與目標(biāo)域完全一致，卻是從環(huán)境中隨機(jī)收集的低質(zhì)量數(shù)據(jù)，它對學(xué)習(xí)目標(biāo)域策略的貢獻(xiàn)真的大嗎？

研究動(dòng)機(jī)：動(dòng)力學(xué)對齊真的充分嗎？

為了探究上述問題，作者們設(shè)計(jì)了一個(gè)啟發(fā)性實(shí)驗(yàn)：在 Hopper 機(jī)器人控制任務(wù)中，源域數(shù)據(jù)由兩種類別構(gòu)成：動(dòng)力學(xué)對齊，但低質(zhì)量的隨機(jī)樣本；以及存在動(dòng)力學(xué)偏差，但高質(zhì)量的專家樣本。按照現(xiàn)有的 IGDF 等方法，由于專家樣本存在動(dòng)力學(xué)偏差，它們會(huì)被立刻過濾掉，最終只會(huì)保留隨機(jī)樣本進(jìn)行策略訓(xùn)練。然而，隨機(jī)樣本對策略性能的提升是相當(dāng)有限的，這導(dǎo)致最終策略僅僅收斂到次優(yōu)性能。這表明，低質(zhì)量源域數(shù)據(jù)提供的有效信息較少，進(jìn)而削弱其對目標(biāo)域策略學(xué)習(xí)的貢獻(xiàn)。

針對現(xiàn)有方法所存在的問題，論文首先從理論層面定位了其根源所在：現(xiàn)有跨域離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)的主流分析框架與其真正的學(xué)習(xí)目標(biāo)并不匹配。這一錯(cuò)位直接導(dǎo)致現(xiàn)有方法只聚焦于動(dòng)力學(xué)對齊，系統(tǒng)性忽視了源域數(shù)據(jù)質(zhì)量。為此，論文進(jìn)一步重構(gòu)理論框架，通過直接推導(dǎo)目標(biāo)域策略學(xué)習(xí)的次優(yōu)性差距（sub-optimality gap）上界，從理論上明確：高效的跨域離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)必須兼顧動(dòng)力學(xué)偏移與價(jià)值偏差。在該理論結(jié)論驅(qū)動(dòng)下，論文提出DVDF 方法：設(shè)計(jì)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)過濾框架同時(shí)實(shí)現(xiàn)源域樣本的動(dòng)力學(xué)對齊與價(jià)值對齊，選擇 “既像又值” 的源域數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練。DVDF 可作為插件（plug-in）模塊無縫集成到現(xiàn)有的方法中（如 IGDF、OTDF 等），并帶來穩(wěn)定的性能提升。

理論重構(gòu)：修正跨域離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)化目標(biāo)

動(dòng)力學(xué)和價(jià)值雙對齊的數(shù)據(jù)過濾框架

基于以上分析，我們需要同時(shí)度量價(jià)值對齊和動(dòng)力學(xué)對齊程度。對于動(dòng)力學(xué)對齊，我們可采用現(xiàn)有工作中成熟的方案，如對比學(xué)習(xí)和最優(yōu)傳輸?shù)取Ｎ恼滦枰鉀Q的關(guān)鍵問題在于價(jià)值對齊程度的度量。為了解決這個(gè)問題，文章首先推導(dǎo)出了價(jià)值對齊項(xiàng)的上界：

值得注意的是，預(yù)訓(xùn)練得到的優(yōu)勢函數(shù)的近似誤差不可忽視。為了進(jìn)一步降低近似誤差的影響，文章首先推導(dǎo)出了優(yōu)勢近似誤差的具體形式：

然而，IQL 學(xué)習(xí)價(jià)值函數(shù)時(shí)，易受數(shù)據(jù)集中次優(yōu)動(dòng)作的影響，導(dǎo)致價(jià)值函數(shù)常被低估，從而導(dǎo)致優(yōu)勢函數(shù)被高估。進(jìn)一步，為了解決該問題，我們選用了 Sparse Q-learning (SQL) 算法進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。SQL 通過在價(jià)值函數(shù)訓(xùn)練中顯式引入稀疏性，從而降低了次優(yōu)動(dòng)作對價(jià)值估計(jì)的影響，能夠估計(jì)出更準(zhǔn)確的優(yōu)勢函數(shù)。

實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

1. 動(dòng)力學(xué)偏移場景下的性能對比

論文中設(shè)計(jì)了多個(gè)動(dòng)力學(xué)偏移場景以驗(yàn)證 DVDF 的有效性。論文通過在四種機(jī)器人控制任務(wù)中（halfcheetah, hopper, walker2d, ant）引入兩種動(dòng)力學(xué)偏移：關(guān)節(jié)偏移（kinematic shifts）和形體偏移（morphology shifts）以構(gòu)建源域環(huán)境，并在相應(yīng)環(huán)境中收集不同質(zhì)量的離線數(shù)據(jù)以構(gòu)建源域數(shù)據(jù)集。同時(shí)，論文直接從標(biāo)準(zhǔn)的 D4RL 數(shù)據(jù)集中進(jìn)行采樣以構(gòu)建目標(biāo)域數(shù)據(jù)集。下表展示了在動(dòng)態(tài)偏移場景下 DVDF 和多個(gè)基線方法的標(biāo)準(zhǔn)化得分（Normalized Score）對比?？梢钥闯?，DVDF 在絕大多數(shù)數(shù)據(jù)集中的性能都優(yōu)于基線方法，這是因?yàn)?DVDF 利用了源域數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)質(zhì)量的信息，能夠篩選出更具有價(jià)值的高質(zhì)量樣本。

具體而言，在關(guān)節(jié)偏移場景下，DVDF 與多個(gè)基線方法的標(biāo)準(zhǔn)化得分對比。DVDF 為基礎(chǔ)算法 IGDF 和 OTDF 帶來了顯著的性能提升：DVDF-IGDF 在 20 個(gè)任務(wù)中的 16 個(gè)上超越了原 IGDF 方法，總分從 1001.6 提升至 1164.7，增幅達(dá) 16.3%；DVDF-OTDF 則在 15 個(gè)任務(wù)上超越了原 OTDF 方法，總分從 986.5 提升至 1172.3，增幅達(dá) 18.8%。在形體偏移這一設(shè)定下，DVDF 依然保持了顯著的性能優(yōu)勢。DVDF-IGDF 在 20 個(gè)任務(wù)中的 16 個(gè)上超越了原 IGDF 方法，總分從 1039.0 提升至 1198.7，增幅達(dá) 15.4%；DVDF-OTDF 則在 14 個(gè)任務(wù)上超越了原 OTDF 方法，總分從 1042.1 提升至 1156.3，增幅達(dá) 11.0%。

2. 消融實(shí)驗(yàn)

在消融實(shí)驗(yàn)部分，論文主要分析了分別使用 SQL 和 IQL 算法進(jìn)行優(yōu)勢函數(shù)預(yù)訓(xùn)練對策略性能和優(yōu)勢估計(jì)偏差的影響。如下圖所示，相比于 IQL 算法，使用 SQL 算法進(jìn)行優(yōu)勢函數(shù)預(yù)訓(xùn)練能夠得到更高的策略性能以及更低的優(yōu)勢估計(jì)誤差。

3. 參數(shù)敏感性實(shí)驗(yàn)

總結(jié)

本論文聚焦于動(dòng)力學(xué)偏移下的跨域離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)，通過實(shí)驗(yàn)和理論層面的探究，證明了動(dòng)力學(xué)和價(jià)值雙重對齊對于跨域離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)至關(guān)重要。基于這一發(fā)現(xiàn)，論文提出全新的跨域離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架 DVDF。通過在源域上預(yù)訓(xùn)練優(yōu)勢函數(shù)來度量樣本價(jià)值，并與動(dòng)力學(xué)對齊相結(jié)合，DVDF 能夠識別并篩選出對策略學(xué)習(xí)有價(jià)值源域樣本。在多種場景下的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，DVDF 都展示了比基線算法更高的性能，充分驗(yàn)證了其有效性。