論文の概要: Reinforcement Learning Foundation Models Should Already Be A Thing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.18812v2
• Date: Thu, 18 Jun 2026 16:24:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-19 16:09:19.000144
• Title: Reinforcement Learning Foundation Models Should Already Be A Thing
• Title（参考訳）: 強化学習財団のモデルはすでにあるべき
• Authors: Abdelrahman Zighem, Jill-Jênn Vie,
• Abstract要約: 言語と視覚の基盤モデルはインターネット規模のデータによって駆動され、構造化されたドメインは合成データによって駆動される。 この代替品は、チャレンジをコレクションから以前のデザインにシフトさせる。 グラフアテンションネットワークを完全に合成MDPでトレーニングし、タスク固有のチューニングなしでは、コンテキスト内のホールドアウトベンチマークを解決できることを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4640835690336653
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Foundation models for language and vision are powered by internet-scale data, while structured domains such as tabular prediction are powered by synthetic data. This substitute shifts the challenge from collection to prior design. Such priors already exist for many structured tasks: TabPFN and its successors solve tabular classification with a transformer pretrained on a synthetic Bayesian prior. We make two points. \textbf{First}, reinforcement learning is the conspicuous gap: sampling a synthetic MDP is as feasible as sampling a synthetic tabular dataset, yet no in-context RL work treats prior design as a primary objective. \textbf{Second}, MDPs admit a fixed-size sufficient statistic, independent of the episodes observed and tabular in shape, which makes them directly amenable to the attention-based architectures used for tabular foundation models, with a policy head replacing the supervised target. Together these define the agenda for an RL foundation model. As a proof of concept, we train a Graph Attention Network entirely on synthetic MDPs and show that, with no task-specific tuning, it solves held-out tabular benchmarks in context, both online and offline: online, in far fewer episodes than UCB-VI and tabular Q-learning, and offline, competitively with VI-LCB.
• Abstract（参考訳）: 言語と視覚の基盤モデルはインターネット規模のデータによって駆動され、表計算のような構造化されたドメインは合成データによって駆動される。 この代替品は、チャレンジをコレクションから以前のデザインにシフトさせる。 タブPFNとその後継は、合成ベイズ前駆体で事前訓練された変圧器で表層分類を解く。 ポイントは2つ。 合成MDPをサンプリングすることは、合成表形式のデータセットをサンプリングするのと同じくらい実現可能であるが、事前設計を第一の目的として扱うコンテキスト内RL作業は存在しない。 テクスチャbf{Second}, MDPsは、観察されたエピソードとは独立に十分な統計量を持ち、表形式で表される。 これらは共に、RL基盤モデルのアジェンダを定義します。 概念実証として、グラフ注意ネットワークを完全に合成MDPでトレーニングし、タスク固有のチューニングがなければ、オンラインとオフラインの両方で、オンラインとオフラインの両方で、オンラインとUCB-VIよりもはるかに少ないエピソードで、オンラインとVI-LCBと競合するオフラインのタブ形式のベンチマークを解決できることを示す。

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