高质量奖励函数，让你告别RL探索难题！基于LLM的自动奖励生成方法R*

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原创最新推荐文章于 2026-09-22 10:34:40 发布 1.4k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

奖励函数（Reward Function）为了更深入理解奖励函数，我们从数学角度详细探讨其定义、形式和性质。GtRt1γRt2γ2Rt3⋯∑k0∞γkRtk1GtRt1γRt2γ2Rt3⋯∑k0∞γkRtk1Rt1Rstatst1Rt1Rstatst1是时间步ttt的即时奖励。γ∈01γ∈01是折扣因子，控制未来奖励的重要性：γ0。阅读详情

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随着我在强化学习各个领域逐渐深入的工程实践后，我发现奖励函数才是你真正要关注的事情，很多时候大家都是直接用环境，根本不关心环境中奖励函数是怎么构建的，也很少有人去优化奖励函数。

理想情况下，有了高质量的奖励函数，基本上可以告别RL中的探索难题，因为你只需要贪心的跟着奖励引导，进行策略求解即可。但其实这些都没那么简单，因为奖励非常容易存在误导性，也就是策略的实际表现和累积reward不成正比。我举个例子，假如我们让一个robot去操控一个物体，奖励都是正数，如果设置不到位，你的算法很可能会出现完成任务又坍塌的问题，企图不终止游戏来骗奖励。（当然解决方法其实很多，例如不做截断）

熟悉我的好兄弟们都知道，我是做演化强化学习（ERL）的（Survey放到这一段结尾），这个方向最早被定义的有点狭窄，主要是因为18年Tumber的第一篇工作，也就是将ERL定位到了EA与RL用来做策略参数优化。

但其实不然，任何结合了EA与RL的混合算法都应该是ERL工作，怎么结合都可以。然后我们再回过来看一下奖励函数生成这个领域，其实最早做的人很少，reward shaping倒是很多，但是通常都是治标（内在奖励修修补补）不治本（核心奖励完全没变）。随后一篇直接生成奖励函数code的工作出现了，Eureka。

你如果初看Eureka，会觉得这不就是一个Reward Agent吗？但是仔细深入后，你会发现，这不就是ERL吗？用演化算法基于LLM做上层奖励函数的直接生成，下层用RL做求解。这就是之前我们ERL survey中的协同优化啊，属于是将一个任务求解问题拆解成了两部分，演化优化奖励，RL优化策略。（我马上就把这个加到survey里面去！）

仔细读过Eureka后，你会发现，除了灵巧手转笔的吸睛demo外，里面有很多insight，其中一个核心就是演化的引入，随着代数增加，性能稳定提升。Eureka不是第一个做奖励生成的，但是确实影响力最高的工作（更早一些的应该是Text2reward）。作为一个RL工作，一年多引用就破了400，仅仅一套算法代码Github 3k star，雀氏牛波。

http://arxiv.org/abs/2401.11963

作为一个ERL人，看到这么make sense的方向，怎么能不做？既跟着具身热点，又是RL领域的痛点，做，必须做。这种研究性的东西最好玩了！

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回到正题，无论他的技术栈是什么样的，我想强调的是，奖励函数的优化是重中之重，是一个非常值得研究的方向，随着coding LLM的快速发展，我们能做的变得越来越多，需要更多的青年才俊涌入，如果我们解决了奖励问题，那么你策略学习效率会爆炸无敌的快。唠叨这么多了，下面就是正文了，代码还没整理，属于是一坨的状态，（各种事情太忙了Orz），等我Clean之后立马开源。

（ICML 2025）R*: Efficient Reward Design via Reward Structure Evolution and Parameter Alignment Optimization with Large Language Models
论文链接：https://openreview.net/forum?id=qZMLrURRr9&noteId=EsMfHkyMrs

背景与动机

在深度强化学习（DRL）中，奖励信号是重中之重。奖励信号设计得好，根据信号引导求解就可以快速解决学习策略。然而，奖励设计非常困难，传统方法依赖人工设计或专家演示，成本高且易陷入次优；一些后续方法如IRL，RLHF等都需要较强的前提条件或者人工介入。

近年来，大语言模型（LLMs）展现出了广泛的领域知识和出色的编程能力。一些研究尝试利用 LLMs 直接生成奖励函数的代码，从而显著减少人工工作量。然而，单纯依赖 LLM 所生成的奖励函数仍然面临诸如搜索空间庞大、鲁棒性有限等挑战。

与此同时，进化强化学习——一种结合进化算法（EAs）与强化学习（RL）的方法——在提升探索效率和学习鲁棒性方面取得了显著进展，并已广泛应用于多个领域。在此背景下，Eureka[1]将 ERL 中的协同优化（Synergistic Optimization）思想应用于奖励函数生成任务：使用EA来进化一组由 LLM 生成的奖励函数种群，同时采用RL训练策略以进行评估，从中选择最优奖励函数。尽管 Eureka 在多项任务中展示了最先进的性能，但仍存在两个主要的局限：

贪婪利用：每次迭代仅基于当前最优的奖励函数进行改进，这可能导致次优结果。其他潜在有价值的候选奖励函数在未被充分利用的情况下就被舍弃。
参数赋值不准确：奖励函数通常包含多个参数，例如不同奖励成分的权重或系数。仅依赖大语言模型（LLM）Zero-shot地直接设置这些参数，而这往往不够准确，导致奖励函数可能无法提供精确的指导。

R* 的两大核心思路

图1 R* 算法流程示意图

本工作提出基于LLM的自动奖励生成方法，R*。R*将奖励函数设计拆解为奖励结构演化与参数对齐优化，同时解决上述难题。

1：奖励结构演化（Reward Structure Evolution）

种群初始化：首先基于大语言模型生成一个奖励函数族群（Population），其中每个奖励函数包含若干「奖励模块」，例如：Reward = distance_reward + speed_reward + grasp_reward (分别对应距离模块、速度模块、抓取模块)。（图1左上角）

种群评估：为每个奖励函数配置一个RL agent，通过ISSAC GYM进行并行训练，最终policy的胜率作为种群中个体的得分（即fitness），基于此选择出表现最好的个体。（图1左下角）

种群优化：

LLM优化提升：基于最好个体，通过 LLM 的反思机制优化奖励函数。例如，增加必要的奖励模块，删除无效奖励模块，优化已有奖励模块；（图1左上部分）
模块级交叉：引入模块层面交叉（Module Crossover），维护好的奖励函数，从中选择多个高质量父代，通过交换模块生成新个体，从而高效探索结构空间（更强的利用与搜索能力，且不需要额外API调用）。（图1中间部分）

2：参数对齐优化（Parameter Alignment Optimization）

判别函数种群生成：利用LLM生成一组「判别函数」（Critic Functions），每个判别函数对轨迹状态进行逐步打分，输出 {-1,0,+1} 标签，判定哪一个state更优，注意函数生成过程不需要人参与，与奖励函数生成流程相似，提供必要的环境代码，成功标准即可；（图1右上角）

投票机制：我们在RL训练完成后，采样多条轨迹，多个判别函数分别进行两两对比，给出两条轨迹中对应state之间的优劣标签，仅在半数以上一致时才采纳，确保标注质量，这样避免了基于单个判别函数存在的潜在标注错误问题；（图1右下角）

偏好轨迹片段提取：从连续一致标签中提取子轨迹，构建偏好数据集；

参数对齐优化：基于自动化构建的偏好数据集，采用Pairwise Preference Loss对 LLM 给出的初始参数进行微调，使最终奖励函数能更准确地区分轨迹优劣。（图1中下部分）

实验结论：

设定：对比Eureka， Human（人类设计的奖励函数），Sparse（稀疏奖励函数），使用GPT-4o作为backbone。

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R*最终性能更优（Figure 2），收敛速度更快（Figure 3）。
模块交叉显著提升结构探索效率：实验发现，最佳个体有超过 50% 来自模块交叉生成，而非纯 LLM 直接改进（Figure 4）。去掉交叉后性能明显下降（Figure 6），但过度依赖交叉（比例过高）同样会影响多样性，需保持平衡。

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判别函数投票机制保证参数标注质量：相比直接让 LLM（仅文本描述）或 VLM（视觉输入）给出轨迹优劣的比较，R* 的判别器族群在 Franka-Cabinet、Shadow-Hand-Kettle 数据集上正确率达 100%（Figure 7 对比）。这主要还是由于LLM和VLM本身能力的限制，幻觉现象非常严重，迭代三次询问可能得到三个不同的回答。VLM则很容易完全无法区分差别很大的对比图。

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总结

这里就不搞那些有的没的了，如果你也想做ERL或者奖励生成，欢迎交流，我们一起做一些有趣的研究，让ERL的风吹向远方。

另外，为什么我觉得ERL有趣，因为ERL才是真正的仿生：进化+学习，我们一代一代的科研玩家，一轮一轮的科研浪潮又何尝不是一轮一轮的进化与学习呢？

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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