Optimizing What Policies Learn From: Recoverability-aware Rollout Intervention Learning

📄 arXiv: 2608.05080v1 📥 PDF

作者: Zheyuan Zhang, Manqing Mao, Hong Wang, Zhuoer Wang, Samson Koelle, Jie Yuan, Yanjun Lin, James Feng, Nikki Lijing Kuang, Yanfang Ye, Wei Niu

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2026-08-05

💡 一句话要点

提出Recoverability-Aware Intervention Learning以优化策略学习过程

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 强化学习 干预学习 动态决策 上下文赌博 回滚生成 策略优化 学习效率

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法在回滚分配上存在不足，未能根据回滚的学习信号质量进行动态调整。
  2. 本文提出RAIL框架，通过在线学习干预选择，动态生成更有效的回滚以优化学习过程。
  3. 实验结果表明，RAIL在多个设置下均能在有限的回滚预算下显著提升学习性能。

📝 摘要（中文）

无评论的基于组的强化学习已成为后训练大型语言模型的可扩展方法。然而，现有方法在每个任务和轨迹状态上分配相同数量的回滚，未能充分利用某些回滚提供的有用学习信号。为了解决这一问题，本文提出了Recoverability-Aware Intervention Learning (RAIL)框架，通过建模干预选择为在线上下文赌博问题，学习如何基于每次干预产生的改进生成回滚。RAIL在多个设置下评估其有效性和适应性，结果表明，在有限的回滚预算下，RAIL显著提升了性能，提供了一种生成更具信息性和更少冗余回滚的原则性方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有强化学习方法在回滚分配上的不足，尤其是未能根据回滚的有效性进行动态调整的问题。现有方法通常使用固定的启发式策略，无法适应策略在训练过程中的变化。

核心思路：RAIL框架的核心思路是将干预选择建模为在线上下文赌博问题，通过学习每次干预的改进效果，动态生成回滚。这种设计使得干预策略能够随着策略的演变而不断调整。

技术框架：RAIL的整体架构包括干预控制器和回滚生成模块。干预控制器通过收集的干预轨迹进行训练，能够实时评估和选择最优的干预策略。回滚生成模块则根据控制器的输出生成相应的回滚。

关键创新：RAIL的主要创新在于其动态干预选择机制，能够根据策略的变化实时调整干预策略，与传统固定策略方法形成鲜明对比。

关键设计：RAIL采用了上下文赌博算法来优化干预选择，设计了适应性的损失函数以评估干预效果，并通过影子到实时的过程收集干预轨迹，确保控制器的持续学习。具体的参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RAIL在多个设置下均能在有限的回滚预算下显著提升学习性能，具体表现为在某些任务上性能提升超过20%，相比于基线方法，展现出更高的适应性和有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、机器人控制和智能决策系统等。通过优化回滚生成过程，RAIL能够在有限的资源下提升学习效率，具有广泛的实际价值和未来影响，尤其是在需要快速适应和高效学习的场景中。

📄 摘要（原文）

Critic-free group-based reinforcement learning has become a scalable approach for post-training large language models. However, most existing methods allocate the same number of rollouts to every task and trajectory state, even though some rollouts provide much more useful learning signals than others. Recent work has started to treat rollout generation as an adaptive decision, but two important limitations remain. First, intervention strategies are often based on fixed heuristics and therefore cannot adjust as the policy changes during training. Second, these methods usually decide only how many rollouts to generate, without explicitly controlling where and how to intervene. To address these limitations, we propose Recoverability-Aware Intervention Learning (RAIL), a training-time framework that learns how to generate rollouts based on the improvement produced by each intervention. RAIL models intervention selection as an online contextual-bandit problem and trains a recoverability controller using intervention traces collected through a shadow-to-live procedure. This allows the controller to keep learning while the underlying policy evolves. We evaluate RAIL in terms of effectiveness, adaptivity, expressiveness, and efficiency. Across multiple settings, RAIL consistently improves performance under limited rollout budgets. These results show that recoverability-aware intervention provides a principled way to generate more informative and less redundant rollouts, leading to stronger learning signals during post-training.