Smaller Abstract State Spaces Enable Cross-Scale Generalization in Reinforcement Learning
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Mustakim, Nasehatul, Lehnert, Lucas |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Multi-Task Reinforcement Learning Enables Parameter Scaling
von: McLean, Reginald, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: McLean, Reginald, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Abstracting Geo-specific Terrains to Scale Up Reinforcement Learning
von: Ustun, Volkan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ustun, Volkan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Enabling Realtime Reinforcement Learning at Scale with Staggered Asynchronous Inference
von: Riemer, Matthew, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Riemer, Matthew, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Geometry of Reinforcement Learning in Continuous State and Action Spaces
von: Tiwari, Saket, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Tiwari, Saket, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Episodic Reinforcement Learning with Expanded State-reward Space
von: Liang, Dayang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liang, Dayang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
One for All: A Non-Linear Transformer can Enable Cross-Domain Generalization for In-Context Reinforcement Learning
von: He, Bowen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: He, Bowen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Geometry of Neural Reinforcement Learning in Continuous State and Action Spaces
von: Tiwari, Saket, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tiwari, Saket, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Offline Reinforcement Learning in Large State Spaces: Algorithms and Guarantees
von: Jiang, Nan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jiang, Nan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
PCGRL+: Scaling, Control and Generalization in Reinforcement Learning Level Generators
von: Earle, Sam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Earle, Sam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Distributionally Robust Model-based Reinforcement Learning with Large State Spaces
von: Ramesh, Shyam Sundhar, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ramesh, Shyam Sundhar, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Policy Regularization on Globally Accessible States in Cross-Dynamics Reinforcement Learning
von: Xue, Zhenghai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xue, Zhenghai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Decision Mamba: Reinforcement Learning via Sequence Modeling with Selective State Spaces
von: Ota, Toshihiro
Veröffentlicht: (2024)
von: Ota, Toshihiro
Veröffentlicht: (2024)
Enhancing Generalization in Chain of Thought Reasoning for Smaller Models
von: Yin, Maxwell J., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yin, Maxwell J., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Option-aware Temporally Abstracted Value for Offline Goal-Conditioned Reinforcement Learning
von: Ahn, Hongjoon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ahn, Hongjoon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Uncertainty Representations in State-Space Layers for Deep Reinforcement Learning under Partial Observability
von: Luis, Carlos E., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Luis, Carlos E., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Structured Sparse Transition Matrices to Enable State Tracking in State-Space Models
von: Terzić, Aleksandar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Terzić, Aleksandar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
IQL-TD-MPC: Implicit Q-Learning for Hierarchical Model Predictive Control
von: Chitnis, Rohan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chitnis, Rohan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
CrossQuant: A Post-Training Quantization Method with Smaller Quantization Kernel for Precise Large Language Model Compression
von: Liu, Wenyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Wenyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
When Attention Collapses: How Degenerate Layers in LLMs Enable Smaller, Stronger Models
von: Sanyal, Sunny, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sanyal, Sunny, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning to Abstract Visuomotor Mappings using Meta-Reinforcement Learning
von: Velazquez-Vargas, Carlos A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Velazquez-Vargas, Carlos A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Imagine Beyond! Distributionally Robust Auto-Encoding for State Space Coverage in Online Reinforcement Learning
von: Castanet, Nicolas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Castanet, Nicolas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Action-Adaptive Continual Learning: Enabling Policy Generalization under Dynamic Action Spaces
von: Pan, Chaofan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pan, Chaofan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Smaller Models are Natural Explorers for Policy-Level Diversity in GRPO
von: Ren, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ren, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Integrating Arithmetic Learning Improves Mathematical Reasoning in Smaller Models
von: Gangwar, Neeraj, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gangwar, Neeraj, et al.
Veröffentlicht: (2025)
State-free Reinforcement Learning
von: Chen, Mingyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Mingyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Hierarchical Abstract Tree for Cross-Document Retrieval-Augmented Generation
von: Zhao, Ziwen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhao, Ziwen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Scale-free Adversarial Reinforcement Learning
von: Chen, Mingyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Mingyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Illuminating Spaces: Deep Reinforcement Learning and Laser-Wall Partitioning for Architectural Layout Generation
von: Kakooee, Reza, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kakooee, Reza, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Abstracted Trajectory Visualization for Explainability in Reinforcement Learning
von: Takagi, Yoshiki, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Takagi, Yoshiki, et al.
Veröffentlicht: (2024)
In-Context Reinforcement Learning for Variable Action Spaces
von: Sinii, Viacheslav, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Sinii, Viacheslav, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Hybrid Cross-domain Robust Reinforcement Learning
von: Van, Linh Le Pham, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Van, Linh Le Pham, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Reinforcement Learning for Generative AI: State of the Art, Opportunities and Open Research Challenges
von: Franceschelli, Giorgio, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Franceschelli, Giorgio, et al.
Veröffentlicht: (2023)
An Algorithm for Learning Smaller Representations of Models With Scarce Data
von: de Wynter, Adrian
Veröffentlicht: (2020)
von: de Wynter, Adrian
Veröffentlicht: (2020)
Reinforcement Learning with Exogenous States and Rewards
von: Trimponias, George, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Trimponias, George, et al.
Veröffentlicht: (2023)
State-Constrained Offline Reinforcement Learning
von: Hepburn, Charles A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hepburn, Charles A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Symbolic State Partitioning for Reinforcement Learning
von: Ghaffari, Mohsen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ghaffari, Mohsen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Art of Scaling Reinforcement Learning Compute for LLMs
von: Khatri, Devvrit, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Khatri, Devvrit, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Large Scale Constrained Clustering With Reinforcement Learning
von: Schesch, Benedikt, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Schesch, Benedikt, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Scale-Consistent State-Space Dynamics via Fractal of Stationary Transformations
von: Yu, Geunhyeok, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yu, Geunhyeok, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Routing Mamba: Scaling State Space Models with Mixture-of-Experts Projection
von: Zhan, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhan, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Multi-Task Reinforcement Learning Enables Parameter Scaling
von: McLean, Reginald, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Abstracting Geo-specific Terrains to Scale Up Reinforcement Learning
von: Ustun, Volkan, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Enabling Realtime Reinforcement Learning at Scale with Staggered Asynchronous Inference
von: Riemer, Matthew, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
On the Geometry of Reinforcement Learning in Continuous State and Action Spaces
von: Tiwari, Saket, et al.
Veröffentlicht: (2022) -
Episodic Reinforcement Learning with Expanded State-reward Space
von: Liang, Dayang, et al.
Veröffentlicht: (2024)