MLREF: Efficient Module Reuse for Reward Design in Reinforcement Learning via Large Language Models

📄 arXiv: 2608.18827v1 📥 PDF

作者: Chenglin Liu, Xun Wang, Ruishuo Chen, Zhuoran Li, Longbo Huang

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2026-08-19

备注: 22 pages, 5 figures, 4 tables

💡 一句话要点

提出MLREF框架以解决强化学习中的奖励函数设计问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 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 奖励函数设计 模块化设计 大型语言模型 优化算法 机器人控制 游戏AI

📋 核心要点

  1. 现有的奖励函数设计方法将生成和修订视为整体程序，难以重用有效组件，导致性能不稳定。
  2. 本文提出的MLREF框架通过模块池的方式，积累和重用成功的奖励组件，从而优化奖励函数设计。
  3. 在17个任务的实验中，MLREF在运动和操作任务上分别提高了25.2%和6.6%的性能，展现出更稳定的优化动态。

📝 摘要（中文）

奖励函数设计在强化学习中仍然是一个瓶颈。尽管大型语言模型（LLMs）已实现自动化奖励生成，但现有方法将奖励函数生成和修订视为整体程序，难以可靠地保留和重用早期迭代中发现的有效组件，导致性能不稳定。为此，本文提出了模块级奖励演化框架（MLREF）。MLREF的核心是模块池，这是一个持久的可重用奖励组件库。MLREF将模块池视为主要优化对象，通过积累成功模块、改进表现不佳的模块以及重用经过验证的组件，使得模块池在迭代中不断演化；同时，奖励函数作为从该池中抽取的模块的线性组合构建。MLREF集成了反思式改进、混合信用分配和带回滚的合并策略三种机制，从而提高了奖励优化的有效性和稳健性。实验结果显示，MLREF在17个任务上在运动和操作方面分别比强基线提高了25.2%和6.6%，并且优化动态更加稳定。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决强化学习中奖励函数设计的瓶颈问题。现有方法将奖励函数视为整体程序，难以有效重用和保留成功的组件，导致性能不稳定。

核心思路：MLREF框架的核心思想是通过构建一个模块池，作为可重用的奖励组件库，来优化奖励函数设计。通过不断积累和改进模块，MLREF能够在不同迭代中保持有效性和稳定性。

技术框架：MLREF的整体架构包括模块池、反思式改进机制、混合信用分配机制和合并策略。模块池是核心，负责存储和管理奖励组件。反思式改进机制用于评估和优化模块，混合信用分配机制则帮助确定各模块的贡献，合并策略则确保模块的有效整合与回滚。

关键创新：MLREF的主要创新在于模块池的引入，使得奖励函数设计不再是单一的整体程序，而是可以灵活组合的模块化结构。这一设计使得有效组件能够被持续重用，显著提高了优化的稳定性和效率。

关键设计：在具体实现中，MLREF采用了线性组合的方式构建奖励函数，模块池中的每个模块都有明确的性能指标。反思式改进机制通过历史数据评估模块表现，混合信用分配机制则结合了多种评估标准，确保模块的有效性和适应性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

在17个任务的实验中，MLREF在运动任务上比强基线提高了25.2%，在操作任务上提高了6.6%。这些结果表明，MLREF不仅在性能上优于现有方法，而且在优化动态上表现出更高的稳定性，具有显著的实用价值。

🎯 应用场景

MLREF框架在强化学习领域具有广泛的应用潜力，尤其是在需要复杂奖励设计的任务中，如机器人控制、游戏AI和自动驾驶等。通过模块化的奖励设计，研究人员和工程师能够更高效地开发和优化智能体的学习过程，提升其在动态环境中的表现。未来，MLREF可能推动更多领域的智能系统设计与优化。

📄 摘要（原文）

Reward function design remains a bottleneck in reinforcement learning. While large language models (LLMs) have enabled automated reward generation, existing methods generate and revise reward functions as monolithic programs, making it difficult to reliably preserve and reuse effective components discovered in earlier iterations, leading to unstable performance across iterations. To address this, we propose Module Level Reward Evolution Framework (MLREF). At the core of MLREF is a module pool, a persistent repository of reusable reward components. MLREF treats the module pool as the primary optimization object: the pool evolves across iterations by accumulating successful modules, refining underperforming ones, and reusing proven components; while reward functions are constructed as linear combinations of modules drawn from this pool. To drive this evolution, MLREF integrates three mechanisms: reflection-based refinement, hybrid credit assignment, and a merge strategy with rollback, which together improve the effectiveness and robustness of reward optimization. Experiments on 17 tasks show that MLREF outperforms strong baselines by 25.2% in locomotion and 6.6% in manipulation, with more stable optimization dynamics.