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title: "预测表征驱动可扩展多任务深度强化学习"
created: 2026-06-10
updated: 2026-06-10
type: paper
tags: ["deep-rl", "multitask-learning", "representation-learning", "model-free-rl", "scaling"]
sources: ["https://arxiv.org/abs/2606.05555"]
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# 预测表征驱动可扩展多任务深度RL

**Authors**: Johan Obando-Ceron, Lu Li, Scott Fujimoto, Pierre-Luc Bacon, Aaron Courville, Pablo Samuel Castro
**Venue**: arXiv:2606.05555v1 [cs.LG, cs.AI], 2026
**Affiliations**: Mila, UdeM, McGill, Google DeepMind

## 核心假说

多任务RL的可扩展性驱动力不是 model-based 规划，而是**预测性表征学习**。将 model-based 的预测表征与高容量价值函数近似结合，即使不做规划，也足以获得强大性能。

## 背景：Model-Based vs Model-Free 的争论

近年多任务RL的重大进展主要由 [[world-models-rl|world model]] 方法驱动（Dreamer, TD-MPC2, Newt），但这些方法捆绑了多个组件：预测建模 + 潜空间规划 + 大共享架构。问题是——**哪一部分真正驱动了性能提升？**

本文的核心洞察：规划本身引入计算开销、超参数敏感性和模型误差累积。真正的好处来自预测目标学习的表征。

## MR.Q 算法

[[mrq-algorithm|MR.Q]]（Fujimoto et al., 2025）是一个纯粹的 model-free agent，将预测目标整合进 TD 学习：

- 基于 TD3 (Fujimoto et al., 2018) 的 actor-critic 架构
- 编码器将观测+任务信息映射到潜空间 z_t
- [[auxiliary-predictive-objectives|辅助预测目标]]：预测 (z_{t+1}, r_t, d_t) 从 (z_t, a_t)
- 预测梯度回传至编码器，塑造表征
- **不做规划**——学习到的模型仅用于表征塑造

## 关键实验结果

### 单任务 Scaling（Fig. 1）
- 标准 PPO 随模型增大无收益甚至退化
- PPO + 预测表征 → 持续随规模提升
- 表征质量是 scaling 的瓶颈

### 多任务 MMBench（10M steps）
- MR.Q 在全部 10 个域上一致超越 Newt（world-model baseline）
- 显著降低计算开销，提升 wall-clock 效率
- 更强的零样本迁移和少样本微调能力

### Ablation
- 移除预测目标后性能大幅退化，即使模型规模很大
- 预测表征学习是关键——不是可选的辅助

## 核心论点

```
预测表征学习 → 更好的潜空间结构 → 稳定的 TD 学习 → 可扩展多任务 RL
```

规划不是必需的——预测建模的真正价值在于它提供的**丰富监督信号**，而非显式的未来模拟。

## 相关概念
- [[predictive-representation-learning|预测表征学习]]
- [[mrq-algorithm|MR.Q]]
- [[multitask-rl|多任务RL]]
- [[representation-learning-rl|RL中的表征学习]]
- [[auxiliary-predictive-objectives|辅助预测目标]]
- [[world-models-rl|World Models]]
- [[model-free-rl|Model-Free RL]]
- [[deep-rl-scaling|扩展深度RL]]

## 来源
- [arXiv](https://arxiv.org/abs/2606.05555)
- [原始存档](raw/papers/obando-ceron-predictive-representations-mtrl-2026.md)
