論文の概要: Learning what to say and how precisely: Efficient Communication via Differentiable Discrete Communication Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.01554v1
• Date: Mon, 03 Nov 2025 13:16:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 16:37:27.270229
• Title: Learning what to say and how precisely: Efficient Communication via Differentiable Discrete Communication Learning
• Title（参考訳）: 正確に何を言うべきかを学習する:識別可能な離散的コミュニケーション学習による効率的なコミュニケーション
• Authors: Aditya Kapoor, Yash Bhisikar, Benjamin Freed, Jan Peters, Mingfei Sun,
• Abstract要約: 離散メッセージのエンドツーエンド最適化のためのフレームワークを開発する。 タスク性能の整合や超過を図りながら、帯域幅を桁違いに減らすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.221641613518633
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Effective communication in multi-agent reinforcement learning (MARL) is critical for success but constrained by bandwidth, yet past approaches have been limited to complex gating mechanisms that only decide \textit{whether} to communicate, not \textit{how precisely}. Learning to optimize message precision at the bit-level is fundamentally harder, as the required discretization step breaks gradient flow. We address this by generalizing Differentiable Discrete Communication Learning (DDCL), a framework for end-to-end optimization of discrete messages. Our primary contribution is an extension of DDCL to support unbounded signals, transforming it into a universal, plug-and-play layer for any MARL architecture. We verify our approach with three key results. First, through a qualitative analysis in a controlled environment, we demonstrate \textit{how} agents learn to dynamically modulate message precision according to the informational needs of the task. Second, we integrate our variant of DDCL into four state-of-the-art MARL algorithms, showing it reduces bandwidth by over an order of magnitude while matching or exceeding task performance. Finally, we provide direct evidence for the \enquote{Bitter Lesson} in MARL communication: a simple Transformer-based policy leveraging DDCL matches the performance of complex, specialized architectures, questioning the necessity of bespoke communication designs.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェント強化学習(MARL)における効果的なコミュニケーションは、成功には不可欠であるが、帯域幅に制約がある。 ビットレベルでのメッセージの精度を最適化する学習は、必要な離散化ステップが勾配の流れを壊すため、基本的に困難である。 我々は、離散メッセージのエンドツーエンド最適化のためのフレームワークであるDDCLを一般化することで、この問題に対処する。 我々の主な貢献は、非有界信号をサポートするDDCLの拡張であり、任意のMARLアーキテクチャのための普遍的なプラグアンドプレイ層に変換する。 アプローチを3つの重要な結果で検証する。 まず、制御された環境における定性的な分析を通して、タスクの情報要求に応じてメッセージの精度を動的に調整することを学ぶ。 第2に、DDCLの変種を4つの最先端MARLアルゴリズムに統合し、タスク性能の整合や超越を図りながら、帯域幅を桁違いに削減することを示す。 MARL通信における「enquote{Bitter Lesson}」の直接的な証拠として、DDCLを利用したシンプルなトランスフォーマーベースのポリシーは、複雑な特殊なアーキテクチャの性能と一致し、疎結合な通信設計の必要性を疑問視する。

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