CVPR 强化学习模块深度分析：连多项式不等式+自驾规划
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今天想和大家聊聊极具潜力的强化学习。它正处于技术突破爆发期，无论是理论创新还是工程落地，都有巨大探索空间。同时，作为跨领域的 “技术桥梁”，强化学习在自动驾驶、机器人、金融、游戏等需要动态决策的场景广泛应用，既能满足产业需求，又备受多领域关注。
那么小图给大家精选3篇CVPR有关强化学习方向的论文，供大家借鉴和参考，同时也欢迎大家向小图投稿或推荐优秀的论文。
论文一： CAutomated Proof of Polynomial Inequalities via Reinforcement Learning
方法：
作者首先将多项式不等式证明建模为马尔可夫决策过程，通过深度强化学习智能选择变换和推理路径，有效探索解空间。系统采用非负Krivine基表示，保证证明过程的表达能力和严格性，并结合定制化奖励函数引导学习。最后，通过大规模实验验证，该方法在多个公开基准上表现出优异的效率和自动化程度。
创新点：
首次将深度强化学习引入多项式不等式证明流程，实现了端到端的自动化决策。
构建了基于非负Krivine基的表示框架，有效扩展了现有方法的适用范围。
设计了高效的奖励机制和训练策略，极大提升了证明过程的收敛速度和成功率。
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2503.06592
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论文二：CarPlanner: Consistent Auto-regressive Trajectory Planning for Large-Scale Reinforcement Learning in Autonomous Driving
方法：
作者将轨迹规划问题转化为自回归序列决策任务，结合强化学习算法动态生成最优路径，确保每一步决策与整体轨迹高度一致。采用分布式训练和高效样本利用机制，大幅提升模型在大规模数据集上的收敛速度和泛化表现。最终，通过与主流方法对比实验，证明CarPlanner在自动驾驶轨迹规划中的性能优势和实际应用价值。
创新点：
提出了首个一致性自回归轨迹规划策略，有效提升了轨迹生成的连贯性和准确性。
设计了大规模强化学习训练架构，专为自动驾驶场景优化，显著提高了训练速度与泛化能力。
在真实大规模数据集上实现了对现有方法的超越，验证了框架的高实用性和鲁棒性。
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2502.19908
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论文三：VLMs-Guided Representation Distillation for Efficient Vision-Based Reinforcement Learning
方法：
作者首先利用视觉语言模型对环境视觉信息进行深度编码，并通过自监督蒸馏将其知识迁移到强化学习智能体，提升特征提取的通用性和表达力。接着，结合跨模态信息融合，使语言和视觉的互补信息共同优化状态表征，增强策略泛化能力。最终，通过在多个视觉强化学习任务上的实验，验证了DGC方法在样本利用率和最终性能上的显著提升。
创新点：
创新性地将视觉语言模型引入视觉强化学习，指导特征表征的自监督蒸馏。
设计了跨模态信息融合机制，使视觉和语言知识共同提升状态表征的表达能力。
显著提升了视觉强化学习的样本效率，实验中在多种基准环境下实现了优异表现。
论文链接：
https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2025/papers/Xu_VLMs-Guided_Representation_Distillation_for_Efficient_Vision-Based_Reinforcement_Learning_CVPR_2025_paper.pdf
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