offline meta-RL | 近期工作速读记录

[📌 近期工作 1](#📌 近期工作 1)
- [(UBER) Unsupervised Behavior Extraction via Random Intent Priors [NeurIPS 2023]](#(UBER) Unsupervised Behavior Extraction via Random Intent Priors [NeurIPS 2023])
- [Entropy Regularized Task Representation Learning for Offline Meta-Reinforcement Learning [AAAI 2025]](#Entropy Regularized Task Representation Learning for Offline Meta-Reinforcement Learning [AAAI 2025])
- [Robust Task Representations for Offline Meta-Reinforcement Learning via Contrastive Learning [ICML 2022]](#Robust Task Representations for Offline Meta-Reinforcement Learning via Contrastive Learning [ICML 2022])
- [Meta-DT: Offline Meta-RL as Conditional Sequence Modeling with World Model Disentanglement [NeurIPS 2024]](#Meta-DT: Offline Meta-RL as Conditional Sequence Modeling with World Model Disentanglement [NeurIPS 2024])
- [Towards an Information Theoretic Framework of Context-Based Offline Meta-Reinforcement Learning [NeurIPS 2024]](#Towards an Information Theoretic Framework of Context-Based Offline Meta-Reinforcement Learning [NeurIPS 2024])
- [Skill-based Meta-Reinforcement Learning [ICLR 2022]](#Skill-based Meta-Reinforcement Learning [ICLR 2022])
- [Scrutinize What We Ignore: Reining In Task Representation Shift Of Context-Based Offline Meta Reinforcement Learning [ICLR 2025]](#Scrutinize What We Ignore: Reining In Task Representation Shift Of Context-Based Offline Meta Reinforcement Learning [ICLR 2025])
- [Generalizable Task Representation Learning for Offline Meta-Reinforcement Learning with Data Limitations [AAAI 2024]](#Generalizable Task Representation Learning for Offline Meta-Reinforcement Learning with Data Limitations [AAAI 2024])
- [Provably Improved Context-Based Offline Meta-RL with Attention and Contrastive Learning [ICLR 2022]](#Provably Improved Context-Based Offline Meta-RL with Attention and Contrastive Learning [ICLR 2022])
- [(UDS) How to Leverage Unlabeled Data in Offline Reinforcement Learning [ICML 2022]](#(UDS) How to Leverage Unlabeled Data in Offline Reinforcement Learning [ICML 2022])
[📌 近期工作 2](#📌 近期工作 2)
- [(IDAQ) Offline Meta Reinforcement Learning with In-Distribution Online Adaptation [ICML 2023]](#(IDAQ) Offline Meta Reinforcement Learning with In-Distribution Online Adaptation [ICML 2023])
- [Context Shift Reduction for Offline Meta-Reinforcement Learning [NeurIPS 2023]](#Context Shift Reduction for Offline Meta-Reinforcement Learning [NeurIPS 2023])
- [Text-to-Decision Agent: Offline Meta-Reinforcement Learning from Natural Language Supervision [NeurIPS 2025]](#Text-to-Decision Agent: Offline Meta-Reinforcement Learning from Natural Language Supervision [NeurIPS 2025])
- [Efficient Offline Meta-Reinforcement Learning via Robust Task Representations and Adaptive Policy Generation [IJCAI 2024]](#Efficient Offline Meta-Reinforcement Learning via Robust Task Representations and Adaptive Policy Generation [IJCAI 2024])
- [Meta-Reinforcement Learning via Exploratory Task Clustering [AAAI 2024]](#Meta-Reinforcement Learning via Exploratory Task Clustering [AAAI 2024])
- [Contextual Transformer for Offline Meta Reinforcement Learning [NeurIPS 2022 workshop]](#Contextual Transformer for Offline Meta Reinforcement Learning [NeurIPS 2022 workshop])
- [Model-Based Offline Meta-Reinforcement Learning with Regularization](#Model-Based Offline Meta-Reinforcement Learning with Regularization)
- [Enhancing Online Reinforcement Learning with Meta-Learned Objective from Offline Data [AAAI 2025]](#Enhancing Online Reinforcement Learning with Meta-Learned Objective from Offline Data [AAAI 2025])
- [Offline Meta-Reinforcement Learning with Online Self-Supervision [ICML 2022]](#Offline Meta-Reinforcement Learning with Online Self-Supervision [ICML 2022])

📌 近期工作 1

(UBER) Unsupervised Behavior Extraction via Random Intent Priors [NeurIPS 2023]

arxiv：https://arxiv.org/abs/2310.18687
pdf：https://arxiv.org/pdf/2310.18687
html：https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2310.18687
来源：师兄的工作，NeurIPS 2023。感谢师弟的讲解。
参考博客：直接看这个好了，CSDN | 【论文阅读笔记】UBER：用随机意图从无奖励数据中提取有用行为

主要内容：

setting：我们拿到了 single-task 的没有 reward 的 offline 数据集，现在想基于这个数据集，学出来可以做相关 task 的策略。
method：直接给这个数据集标注 N 个随机 reward，然后训出来 N 个策略，最后使用 PEX 方法进行 offline-to-online。
理论（根据印象可能有幻觉）：
- Proposition 4.1 指的是，给定一个 policy，总能构造出来一个 reward，使得这个 policy 是这个 reward 下的最优 policy 之一。
- Theorem 4.2 指的是，只要目标行为在数据集中有较好的覆盖，我们就能有效地学习它。使用大小为 N 的 offline dataset，这样学出来的最好性能与 optimal policy 的差距，可以被 N bound 住。使用了 linear MDP 和 PEVI 那一套，我不懂这些理论。
- Theorem 4.3 好像指的是，UBER 使用的构造 random reward 的方法可以离 true reward 足够近，是使用岭回归（ridge regression）来证明的，岭回归我也不懂。
实验：做了 d4rl 和 metaworld。还没仔细看。搬运参考博客的内容：

结果 1：随机意图确实产生多样且高质量行为。实验显示，UBER提取的行为策略：

性能超越原始数据：特别是在原始数据质量不高时

分布更加多样：回报分布的熵值显著高于原始数据集和行为克隆方法

结果 2：在线学习加速显著。在Mujoco运动任务中，UBER相比基线方法：

学习速度更快：在相同环境步数下获得更高回报

最终性能更好：在多数任务中达到或接近专家水平

结果3：跨任务迁移能力。在 Meta-World 的多任务实验中，UBER 学到的行为策略能够成功迁移到不同的下游任务，证明了其跨任务泛化能力。可能的原因是，随机奖励产生了通用运动原语（如"接近物体"、"精确控制末端执行器"），这些原语在不同任务间可迁移。

Entropy Regularized Task Representation Learning for Offline Meta-Reinforcement Learning [AAAI 2025]

arxiv：https://arxiv.org/abs/2412.14834
GitHub：https://github.com/MohammadrezaNakhaei/ER-TRL
来源：之前的速读，AAAI 2025。
参考博客：论文速读记录 | 2024.12

主要内容：

task encoder \(e(z|c)\) 可能会耦合 behavior policy \(\pi_\beta\)（即生成 offline dataset 的那些 policy）的信息，导致 inference 时，当 agent 遇到 OOD 的 transition 时，encoder 无法推断出正确的 task。
为此，我们希望去最小化 task encoder \(e(z|c)\) 和 behavior policy \(\pi_\beta\) 之间的互信息；通过一个 GAN 来模拟 behavior policy \(\pi_\beta\)，其中 generator 用来生成以假乱真的 action， discriminator 用来区分真假 action。
最小化这个互信息，好像等于最大化 \(H(\pi_\beta | p(z_i))\) 的熵；具体细节还没看。

Robust Task Representations for Offline Meta-Reinforcement Learning via Contrastive Learning [ICML 2022]

arxiv：https://arxiv.org/abs/2206.10442
pdf：https://arxiv.org/pdf/2206.10442
html：https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2206.10442
来源：无意中搜到的，ICML 2022。

Meta-DT: Offline Meta-RL as Conditional Sequence Modeling with World Model Disentanglement [NeurIPS 2024]

arxiv：https://arxiv.org/abs/2410.11448
pdf：https://arxiv.org/pdf/2410.11448
html：https://arxiv.org/html/2410.11448v2
来源：看起来是使用 DT 的 offline meta-RL，NeurIPS 2024。

Towards an Information Theoretic Framework of Context-Based Offline Meta-Reinforcement Learning [NeurIPS 2024]

arxiv：
好像是提出了一个统一的框架，来总结现有的 offline meta-RL 方法。

Skill-based Meta-Reinforcement Learning [ICLR 2022]

arxiv：https://arxiv.org/abs/2204.11828
看起来是使用跟 skill 有关的方法，从 offline dataset 里学一个 meta 策略。

Scrutinize What We Ignore: Reining In Task Representation Shift Of Context-Based Offline Meta Reinforcement Learning [ICLR 2025]

arxiv：https://arxiv.org/abs/2405.12001
有可能有点相关。

Generalizable Task Representation Learning for Offline Meta-Reinforcement Learning with Data Limitations [AAAI 2024]

arxiv：
有可能有点相关，是 OMRL 的最新工作。

Provably Improved Context-Based Offline Meta-RL with Attention and Contrastive Learning [ICLR 2022]

arxiv：https://arxiv.org/abs/2102.10774
pdf：https://arxiv.org/pdf/2102.10774
html：https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2102.10774
来源：ICLR 2022。好像改进了 focal，使用任务内部的 attention 机制和任务间的对比学习，根据论文标题，还有理论证明。

(UDS) How to Leverage Unlabeled Data in Offline Reinforcement Learning [ICML 2022]

arxiv：https://arxiv.org/abs/2202.01741
pdf：https://arxiv.org/pdf/2202.01741
html：https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2202.01741
来源：ICML 2022。跟我们关注的 setting 是像的，都关注没有 reward label 的 offline 数据集。好像直接拿 zero reward 来作为 reward。

好像基于 CDS 和 UDS，但听说这两个方法不太可复现。

📌 近期工作 2

(IDAQ) Offline Meta Reinforcement Learning with In-Distribution Online Adaptation [ICML 2023]

arxiv：https://arxiv.org/abs/2305.19529
pdf：https://arxiv.org/pdf/2305.19529
html：https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2305.19529
来源：师弟推荐的工作，ICML 2023。
参考博客：CSDN |【论文阅读笔记】IDAQ：离线元强化学习中的分布内在线适应
（就算有博客，也还是看不太懂，一是不太了解 multi-task 的具体 setting，二是不太能 get 到 offline 他们讲的 distribution shift 故事...... 找时间好好学一下，可能先看看 focal
baseline：FOCAL、MACAW、BOReL。

Context Shift Reduction for Offline Meta-Reinforcement Learning [NeurIPS 2023]

arxiv：https://arxiv.org/abs/2311.03695
感觉想解决的问题，好像跟 IDAQ 是类似的，都是去 address offline dataset 和我们真正 rollout 出来的数据的分布不一致。

Text-to-Decision Agent: Offline Meta-Reinforcement Learning from Natural Language Supervision [NeurIPS 2025]

arxiv：https://arxiv.org/abs/2504.15046
看起来是最新的结合 LLM 的 offline meta-RL 工作。

Efficient Offline Meta-Reinforcement Learning via Robust Task Representations and Adaptive Policy Generation [IJCAI 2024]

可以看 abstract 的网页：https://dl.acm.org/doi/10.24963/ijcai.2024/500
pdf：https://www.ijcai.org/proceedings/2024/0500.pdf
来源：无意中搜到的，IJCAI 2024。看 abstract 感觉解决的不是很重要的问题，但好像是有趣的，不着急看。

Meta-Reinforcement Learning via Exploratory Task Clustering [AAAI 2024]

arxiv：https://arxiv.org/abs/2302.07958
pdf：https://arxiv.org/pdf/2302.07958
html：https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2302.07958
来源：师弟的论文 list，AAAI 2024。看 abstract 感觉没有解决特别重要的问题，但因为是 task clustering，所以想看一下。

Contextual Transformer for Offline Meta Reinforcement Learning [NeurIPS 2022 workshop]

arxiv：https://arxiv.org/abs/2211.08016
是 workshop 文章。简单看看吧。

Model-Based Offline Meta-Reinforcement Learning with Regularization

arxiv：https://arxiv.org/abs/2202.02929
model-based 的 offline meta-RL。

Enhancing Online Reinforcement Learning with Meta-Learned Objective from Offline Data [AAAI 2025]

arxiv：
可能有一点相关。

Offline Meta-Reinforcement Learning with Online Self-Supervision [ICML 2022]

arxiv：https://arxiv.org/abs/2107.03974
pdf：https://arxiv.org/pdf/2107.03974
html：https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2107.03974
来源：疑似是 offline meta-RL + offline-to-online 的文章，ICML 2022。感觉不着急读。

感谢师弟和参考博客的讲解🍵