Tape: A Cellular Automata Benchmark for Evaluating Rule-Shift Generalization in Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2601.04695v1 📥 PDF

作者: Enze Pan

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2026-01-08

备注: 4 tables

💡 一句话要点

提出Tape：一个细胞自动机基准，用于评估强化学习中的规则转移泛化能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 泛化能力 分布外泛化 细胞自动机 基准测试

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在分布内表现良好，但在规则发生变化的分布外场景下，泛化能力不足，面临失效风险。
  2. 论文提出Tape基准，利用细胞自动机生成环境，精确控制训练集和测试集的规则差异，从而评估模型的规则转移泛化能力。
  3. 实验结果表明，即使在分布内表现优异的方法，在分布外场景下也可能崩溃，并强调了充分实验复制的重要性。

📝 摘要（中文）

本文提出了Tape，一个受控的强化学习基准，旨在隔离潜在规则转移下的分布外(OOD)失效问题。Tape源于一维细胞自动机，能够实现精确的训练/测试划分，其中观察和动作空间保持不变，而转移规则发生变化。通过可复现的评估流程，我们比较了无模型基线、使用学习世界模型的基于模型的规划以及任务推断（元强化学习）方法。一个一致的模式出现了：在分布内(ID)表现良好的方法在保持规则的OOD下可能会崩溃，并且高方差的OOD评估会使排名不稳定，除非实验得到充分的复制。我们提供了(i)标准化的OOD协议，(ii)统计报告要求（种子、置信区间和假设检验），以及(iii)将熵减少与条件互信息和预期后验KL散度联系起来的信息论恒等式，阐明了“不确定性减少”目标在规则转移下可以和不能保证什么。

🔬 方法详解

问题定义：现有强化学习算法在训练数据分布内表现良好，但在实际应用中，环境规则可能发生变化，导致算法性能急剧下降。这种分布外泛化问题是强化学习领域的一个重要挑战。现有的强化学习基准往往难以精确控制环境规则的变化，难以系统地评估算法的规则转移泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是利用一维细胞自动机生成强化学习环境。细胞自动机的演化规则可以精确控制，从而可以构建具有明确规则转移的训练集和测试集。通过在具有不同演化规则的环境中训练和测试强化学习算法，可以系统地评估算法的规则转移泛化能力。

技术框架：Tape基准的整体框架包括以下几个部分：1）细胞自动机环境生成器：根据预定义的规则生成细胞自动机环境。2）强化学习算法：包括无模型算法、基于模型的算法和元强化学习算法。3）评估流程：包括分布内评估和分布外评估。分布内评估用于评估算法在训练环境中的性能，分布外评估用于评估算法在具有不同规则的环境中的泛化能力。4）统计报告：提供标准化的统计报告，包括种子、置信区间和假设检验，以确保实验结果的可复现性和可靠性。

关键创新：Tape基准的关键创新在于利用细胞自动机精确控制环境规则的变化，从而可以构建具有明确规则转移的强化学习环境。这使得研究人员可以系统地评估强化学习算法的规则转移泛化能力，并开发更具鲁棒性的强化学习算法。此外，论文还提供了标准化的OOD协议和统计报告要求，促进了强化学习领域的可复现研究。

关键设计：Tape基准的关键设计包括：1）一维细胞自动机：使用一维细胞自动机作为环境，简化了环境的复杂性，使得可以更容易地控制环境规则的变化。2）规则转移：通过改变细胞自动机的演化规则，构建具有明确规则转移的训练集和测试集。3）标准化评估流程：提供标准化的OOD协议和统计报告要求，确保实验结果的可复现性和可靠性。

📊 实验亮点

实验结果表明，在分布内表现良好的强化学习算法在分布外场景下可能崩溃。例如，无模型算法在分布内表现良好，但在分布外场景下性能急剧下降。基于模型的算法和元强化学习算法在分布外场景下表现相对更好，但仍然存在泛化能力不足的问题。实验还强调了充分实验复制的重要性，以确保实验结果的可靠性。

🎯 应用场景

Tape基准可用于评估和改进强化学习算法在规则变化环境中的泛化能力，例如机器人控制、游戏AI和自动驾驶等领域。通过使用Tape基准，研究人员可以开发出更具鲁棒性和适应性的强化学习算法，从而提高这些算法在实际应用中的性能。

📄 摘要（原文）

We present Tape, a controlled reinforcement-learning benchmark designed to isolate out-of-distribution (OOD) failure under latent rule shifts.Tape is derived from one-dimensional cellular automata, enabling precise train/test splits where observation and action spaces are held fixed while transition rules change. Using a reproducible evaluation pipeline, we compare model-free baselines, model-based planning with learned world models, and task-inference (meta-RL) methods. A consistent pattern emerges: methods that are strong in-distribution (ID) can collapse under heldout-rule OOD, and high-variance OOD evaluation can make rankings unstable unless experiments are sufficiently replicated.We provide (i) standardized OOD protocols, (ii) statistical reporting requirements (seeds, confidence intervals, and hypothesis tests), and (iii) information-theoretic identities connecting entropy reduction to conditional mutual information and expected posterior KL divergence, clarifying what "uncertainty reduction" objectives can and cannot guarantee under rule shifts.