2025_NIPS_Learning World Models with Identifiable Factorization

文章核心总结与创新点

主要内容

本文针对强化学习（RL）在高维、嘈杂、非平稳环境中难以有效提取和分离信息的问题，提出IFactor框架。该框架将环境潜在状态变量按与动作和奖励的交互关系，划分为四类（可控且奖励相关、不可控但奖励相关、可控但奖励无关、无关噪声），并在一般非线性场景下证明了这些变量的块可识别性。基于此，设计了包含观测、奖励、转移和表征模型的世界模型，通过优化证据下界和引入互信息约束学习分离的潜在动态，仅利用奖励相关变量进行策略优化，在合成环境、修改后的Cartpole、RoboDesk变体及DeepMind Control Suite中验证了方法的有效性。

创新点

1. 提出四类潜在状态变量分类体系，覆盖RL环境中不同信息类型，突破现有方法对潜在过程独立性的严苛假设，允许因果相关的潜在过程。
2. 首次在一般非线性场景下，证明了四类潜在变量的块可识别性，为稳定、紧凑的表征提取提供理论保障。
3. 设计多目标优化的世界模型学习方法，融合重构损失、KL正则化和互信息约束，确保移除冗余信息的同时保留策略优化所需的最小充分信息。
4. 实证表明奖励相关变量（含可控与不可控）对策略优化均至关重要，挑战了Denoised MDP仅需可控奖励相关变量的结论。

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翻译部分（Markdown格式）

Abstract

在高维、嘈杂且非平稳的环境中，提取稳定且紧凑的环境表征对于高效强化学习至关