Diffusion Guidance Is a Controllable Policy Improvement Operator

强化学习的核心思想是超越数据中的表现进行学习。然而，扩展此类系统已被证明极为棘手。相比之下，生成建模的技术已被证明具有出色的可扩展性，并且训练简单。在本工作中，我们将这些优势结合起来，通过推导策略改进与扩散模型引导之间的直接关系。由此产生的框架 CFGRL，以监督学习的 simplicity 进行训练，却能够进一步改进数据中的策略。在离线强化学习任务中，我们观察到一个可靠的趋势——增加引导权重会导致性能提升。尤为重要的是，CFGRL 无需显式学习价值函数即可运行，使我们能够将简单的监督方法（例如目标条件的行为克隆）推广，从而进一步优先考虑最优性，在各类任务中“免费”获得性能提升。

该论文试图解决强化学习（RL）中离线策略优化的扩展性问题，尤其是如何在不显式学习价值函数的情况下，通过监督学习的方式提升策略性能。这是一个经典问题，但CFGRL提供了一种新的视角来结合生成模型和RL。

论文的核心思路是将扩散模型的引导技术与策略改进相结合，提出CFGRL框架。通过直接关联策略改进和扩散模型的引导权重，CFGRL能够在监督学习的简单框架下实现超越数据中的策略性能，而无需显式学习价值函数。这种结合生成建模和RL的方法具有创新性，为离线RL提供了新的可能性。

实验表明，增加引导权重可以稳定地提高性能，这验证了方法的有效性。论文在多个离线RL任务上进行了测试，并展示了CFGRL的一致优势。此外，CFGRL继承了生成模型的可扩展性和训练稳定性，同时避免了传统RL中复杂的超参数调整。虽然论文未明确提到代码开源，但其方法论的简洁性使其易于复现。未来值得研究的方向包括将CFGRL应用于更复杂的环境或结合其他生成模型架构。

最近的相关研究包括：1)《Diffusion Policies for Offline Reinforcement Learning》探索了扩散模型在离线RL中的应用；2)《Score-Based Diffusion meets Temporal Difference Learning》结合了得分匹配和TD学习；3)《Offline RL with Generative Models》讨论了生成模型在离线RL中的潜力；4)《Behavior Cloning from Observation》提出了基于观察的行为克隆方法。这些工作共同推动了生成模型与RL的融合，但CFGRL的独特之处在于其对策略改进的直接建模方式。