2026，强化学习RL将彻底凉了！？

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强化学习（RL）是一类通过智能体与环境交互、以最大化累积奖励为目标的机器学习范式。分享一项值得关注的前沿成果——最大扩散强化学习MaxDiff RL。作为新型RL方法，它已在多个基准测试中达成SOTA性能，并成功发表于《Nature Machine Intelligence》。

从核心创新来看，MaxDiff RL属于特定问题范式创新。当前RL领域的主流创新思路可归为四类：除上述类别外，还包括核心方法与架构创新、融合领域知识与模型的新范式，以及迈向通用智能的探索。为帮助您快速把握这一领域的核心脉络，我们精心整理了16篇前沿论文，欢迎有兴趣的朋友领取参考。

1.Maximum Diffusion Reinforcement Learning

【要点】论文提出了最大扩散强化学习方法，克服了传统强化学习中数据独立同分布的假设，实现了单次部署下的连续学习，并在多个基准测试中表现出稳健的优势。

【方法】通过利用 ergodic 过程的统计物理力学，提出了一种称为最大扩散强化学习的方法，以打破代理经验之间的相关性。

【实验】研究团队在个体任务尝试的过程中，通过该方法实现了连续部署下的单次学习，并在 Atari游戏、MuZero基准和连续控制任务等多个基准测试中，证明了该方法超越了现有技术的性能，并且具有良好的泛化能力。

2.EfficientZero V2: Mastering Discrete and Continuous Control with Limited Data

【要点】EfficientZero V2是一个通用的样本高效强化学习算法框架，能够处理多样化的领域，包括连续和离散动作，以及视觉和低维输入，在有限数据的情况下显著超越了当前最佳表现。

【方法】EfficientZero V2通过一系列改进优化了样本效率，包括扩展到多领域，涵盖连续和离散控制，以及视觉和低维输入。

【实验】通过在多个基准测试中与当前最佳算法DreamerV3对比，EfficientZero V2在66个评估任务中的50个任务上取得了更优的结果，证明了其在Atari 100k, Proprio Control, Vision Control等多个数据集上的有效性。

3. Continuous Control with Coarse-to-fine Reinforcement Learning

【要点】本文提出了一种粗到细强化学习框架（CRL），通过逐步细化连续动作空间，实现了稳定且样本效率高的值基础强化学习算法在细粒度连续控制任务中的应用，创新点在于将连续动作空间离散化并迭代选择最优区间。

【方法】在CRL框架下，通过将连续动作空间离散化为多个区间，并选择Q值最高的区间进行进一步离散化的方法，训练输出动作的智能体。

【实验】作者使用Coarse-to-fine Q-Network（CQN）算法在20个稀疏奖励的RLBench操作任务上进行实验，实验结果显示CQN算法在较少的环境交互和专家示范下显著优于基准强化学习和行为克隆方法，并且能够在几分钟的在线训练内解决现实世界的操作任务。

4.Rich-Observation Reinforcement Learning with Continuous Latent Dynamics

【要点】本文提出了RichCLD理论框架，一种新的针对连续高维感知输入的强化学习算法，通过将环境表示为低维潜在状态和Lipschitz连续动态来提高样本效率和可靠性。

【方法】主要贡献是一个新算法，该算法在理论上统计和计算上都是有效的，核心是一个新的表示学习目标。

【实验】作者证明了新的目标在实际应用中可行，并在标准评估协议中与先前的方法进行了比较。同时，还提供了关于RichCLD框架统计复杂性的几个洞见，特别证明了在丰富观测条件下，某些Lipschitz连续性的概念不足以实现样本高效学习。

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