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新闻LG AI Research2 天前
LG AI Research提出LOAM框架用LLM设计RL观测与动作空间
本文由 AI 根据公开内容整理，可能有误，请以原文为准：[ICML2026] Observation and action design in reinforcement learning using LLMs（LG AI Research：官方研究博客（via AIHOT））
核心内容
LG AI Research在ICML 2026发表论文提出LOAM框架，突破以往仅用LLM设计奖励函数的局限，将其扩展至强化学习观测与动作空间的自动化构建。该方法源自LG Chem大山NCC工厂生产排程优化项目实战，团队验证了在复杂工业场景中，观测与动作空间的设计难度显著高于奖励函数调优，LOAM旨在通过语义理解降低这一工程门槛。
LOAM核心机制是区分原始环境状态空间与智能体实际交互空间，由LLM依据任务目标、终止条件、机器人本体结构及变量物理含义，自动推导并生成适配的观测模型与动作原语。这种基于语义的结构化生成方式，将非结构化任务描述转化为可计算的RL接口，减少了人工特征工程依赖，为异构机器人系统的策略训练提供了标准化的表征设计方案。
关键看点
- LOAM框架：利用LLM直接生成RL观测与动作模型，突破仅设计奖励函数的传统范式
- 空间解耦设计：区分原始环境空间与智能体交互空间，依据本体结构与变量含义自动映射
- 工业实战验证：源于LG Chem大山NCC工厂排程项目，证实空间设计比奖励函数更具挑战
- 语义驱动生成：基于任务目标与终止条件等文本描述，自动推导结构化RL接口降低人工成本
工程与产业观察
LOAM将LLM从奖励塑形工具升级为RL系统架构师，解决了具身智能中状态-动作空间设计高度依赖专家经验的瓶颈。对于多形态机器人或非标工业场景，该自动化表征工程方法可大幅缩短Sim-to-Real适配周期，是提升策略泛化能力的关键基础设施。
线索来源：AIHOT
来源
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