VLM-AR3L: Vision-Language Models for Absolute and Relative Rewards in Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2607.00483 📥 PDF

作者: Kuan-Chen Chen, Winston Chen, Wei-Fang Sun, Min-Chun Hu

分类: cs.RO

发布日期: 2026-07-05

💡 一句话要点

提出VLM-AR3L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)

关键词: 视觉-语言模型 强化学习 奖励函数 绝对奖励 相对奖励 多模态学习 长时间决策 开放世界任务

📋 核心要点

  1. 现有的奖励函数设计方法在处理开放环境中的抽象任务目标时存在显著不足，难以有效量化和评估。
  2. VLM-AR3L框架通过结合视觉-语言模型，提供绝对和相对奖励，从而提升了奖励函数的设计和学习能力。
  3. 实验结果显示，VLM-AR3L在多个基准测试中表现优异，尤其是在Minecraft等视觉复杂和长时间决策的任务中，超越了以往的方法。

📝 摘要（中文）

设计有效的奖励函数在强化学习（RL）中仍然是一个主要挑战，尤其是在任务目标抽象且难以量化的开放环境中。本文提出了VLM-AR3L框架，利用视觉-语言模型（VLM）为RL提供绝对和相对奖励。VLM-AR3L将智能体的视觉观察与自然语言任务目标相结合，从VLM生成的偏好标签中学习奖励。绝对奖励模型预测个体状态的标量评估，而相对奖励模型则比较连续观察以推断任务目标的进展或退步。实验结果表明，VLM-AR3L在经典控制、操作和开放世界任务的基准测试中表现优于以往的VLM奖励学习方法。

🔬 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挑战，尤其是在开放环境中，现有方法难以有效量化和评估抽象任务目标。

核心思路：VLM-AR3L框架通过视觉-语言模型（VLM）来解释智能体的视觉观察，并从中学习绝对和相对奖励，以提高奖励函数的设计和学习能力。

技术框架：该框架包括两个主要模块：绝对奖励模型和相对奖励模型。绝对奖励模型负责预测单个状态的标量评估，而相对奖励模型则通过比较连续观察来推断任务进展。

关键创新：VLM-AR3L的创新在于将绝对和相对奖励模型的结合，既保持了基于状态的评估稳定性，又增强了比较监督的鲁棒性，显著提升了奖励学习的效果。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化绝对和相对奖励的学习过程，同时在网络结构上进行了调整，以适应视觉和语言信息的融合。具体参数设置和训练策略在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，VLM-AR3L在Minecraft等复杂环境中表现优异，显著优于以往的VLM奖励学习方法。具体而言，VLM-AR3L在多个基准测试中提升了奖励学习的稳定性和有效性，展示了其在长时间决策任务中的优势。

🎯 应用场景

VLM-AR3L框架在多个领域具有广泛的应用潜力，特别是在需要复杂决策和长时间规划的任务中，如机器人控制、自动驾驶、游戏AI等。其有效的奖励函数设计能够提升智能体在动态环境中的表现，推动智能体在实际应用中的发展。

📄 摘要（原文）

Designing effective reward functions remains a major challenge in reinforcement learning (RL), particularly in open-ended environments where task goals are abstract and difficult to quantify. In this work, we present VLM-AR3L, a framework that leverages Vision-Language Models (VLMs) to provide both absolute and relative rewards for RL. VLM-AR3L interprets an agent's visual observations in the context of a natural language task goal, and learns both absolute and relative rewards from VLM-generated preference labels. The absolute reward model predicts scalar evaluations for individual states, while the relative reward model compares consecutive observations to infer progress or regression toward the task goal. Their integration combines the stability of state-based evaluation with the robustness of comparative supervision. We evaluate VLM-AR3L across benchmarks spanning classic control, manipulation, and open-world embodied tasks, with a particular focus on Minecraft given its visual complexity and long-horizon decision-making requirements. Experimental results show that VLM-AR3L consistently outperforms prior VLM-based reward learning methods.