近年來，生成模型在內容生成（AIGC）領域蓬勃發(fā)展，同時也逐漸引起了在智能決策中的應用關注。由于生成模型能夠處理復雜的數(shù)據分布，并具備強大的建模能力，它們可以被引入決策系統(tǒng)，用于生成引導代理進入高獎勵狀態(tài)的軌跡或中間子目標。本綜述系統(tǒng)性地梳理了生成模型在決策任務中的應用，并提供了全面的分類框架。

• 論文標題：Generative Models in Decision Making: A Survey
• 論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2502.17100
• 主頁鏈接：https://github.com/xyshao23/Awesome-Generative-Models-for-Decision-Making-Taxonomy

1. 研究背景與動機

在智能決策中，傳統(tǒng)的方法（如強化學習、動態(tài)規(guī)劃與優(yōu)化）通常依賴手工設計的策略或基于試錯的優(yōu)化方式。然而，這些方法往往存在計算開銷大、探索受限、泛化能力不足等問題。

相比之下，生成模型能夠通過學習環(huán)境中的數(shù)據分布，生成更具多樣性的策略，并在復雜環(huán)境中探索更優(yōu)解。這一能力使得生成模型成為決策優(yōu)化的重要工具。

主要挑戰(zhàn)：

• 如何在環(huán)境交互中學習策略，而不僅僅模仿專家行為？
• 如何從已有行為中生成新策略，實現(xiàn)策略泛化？
• 如何構建魯棒的決策生成模型，以適應多種環(huán)境？
• 如何實現(xiàn)決策過程的多步推理與長期優(yōu)化能力？

2. 生成模型的分類與決策應用

2.1 生成模型的基本類型

本綜述歸納了七種主要的生成模型：

生成式模型旨在基于現(xiàn)有數(shù)據集的潛在分布生成未見過的數(shù)據樣本。在決策中，生成式模型的表現(xiàn)通常由三個關鍵維度來衡量：樣本質量、多樣性和計算效率。這些維度直接影響生成結果的準確性、穩(wěn)健性和適用性，因此對于評估生成式模型在決策中的表現(xiàn)至關重要。

在這三個維度之間取得平衡，成為了生成式模型的一大挑戰(zhàn)。例如，擴散模型（Diffusion Models）和歸一化流（Normalizing Flows）能夠提供強大的樣本多樣性和穩(wěn)定性，但其計算資源需求較高，限制了其在實時決策應用中的適用性。相比之下，像變分自編碼器（VAEs）和生成對抗網絡（GANs）則在訓練速度和計算效率上更具優(yōu)勢，但在保持樣本多樣性方面可能存在困難，導致生成的輸出可能過于相似或出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象。

通過對現(xiàn)有研究的綜合比較，我們可以大致了解這七種生成式模型在樣本質量、多樣性和效率上的表現(xiàn)差異，從而為選擇合適的生成模型提供參考。這些比較幫助我們更好地理解生成式模型的優(yōu)缺點，特別是在實際決策過程中如何平衡各項需求。

2.2 生成模型在決策中的角色

文章 3、4 兩節(jié)深入探討了生成式模型在決策中的三大核心功能，并基于我們提出的方法論分類體系對現(xiàn)有文獻進行了歸納整理。

若讀者希望深入了解相關文獻的具體分類及其在決策中的應用，我們的論文提供了系統(tǒng)性的梳理與深入解析，歡迎垂閱。

3. 生成模型在現(xiàn)實世界的應用

生成模型在多個現(xiàn)實決策領域中展現(xiàn)出強大能力，包括機器人控制、結構生成與優(yōu)化、游戲 AI、自動駕駛和優(yōu)化問題。以下是這些領域中的一些典型應用。

3.1 機器人控制

機器人控制指的是指揮機器人執(zhí)行特定任務或動作的過程。通過手動控制、預編程指令或利用傳感器和機器學習算法實現(xiàn)自主決策等方式，都可以實現(xiàn)機器人控制。生成式模型在機器人控制中扮演著重要角色，不僅可以直接控制機器人，還能通過生成合成數(shù)據來增強控制策略的訓練效果。例如，生成模型在軌跡生成和運動控制等方面得到了廣泛應用。

3.2 結構生成與優(yōu)化

生成式模型在圖結構任務中的應用也越來越廣泛，如圖生成、圖補全和圖分類等。這些模型能夠學習訓練圖的結構，并生成具有相似特征的新圖，廣泛應用于分子設計、蛋白質相互作用建模和建筑優(yōu)化等領域。例如，生成流網絡（GFlowNets）在藥物發(fā)現(xiàn)中被應用，通過生成多樣化的候選解決方案來優(yōu)化決策過程。同時，強化學習與自然語言處理結合的最新研究成果，也進一步推動了結構生成在決策中的應用。

3.3 游戲與強化學習

游戲 AI 是研究的一個重要領域，旨在開發(fā)能夠在人類水平上執(zhí)行各種游戲任務的 AI 系統(tǒng)。生成式模型在單人游戲和多人游戲中都展現(xiàn)了其巨大潛力。比如，基于變換器的多游戲決策轉換器（Multi-Game Decision Transformer）能夠高效處理多種游戲場景，而生成代理（Generative Agents）則能夠模擬人類行為，使得多人游戲的復雜度和深度得以提升。

3.4 自動駕駛

生成式模型在自動駕駛領域的應用主要體現(xiàn)在駕駛控制、物體檢測和場景理解等方面。在駕駛決策中，生成式模型通過生成復雜的決策政策，幫助自動駕駛系統(tǒng)做出快速響應。同時，這些模型還能夠通過生成合成數(shù)據來解決訓練數(shù)據匱乏的問題，尤其是在邊緣案例中，幫助系統(tǒng)適應更復雜的道路場景。

3.5 優(yōu)化問題

生成式模型在多種優(yōu)化任務中也展現(xiàn)出了強大的能力，尤其是在黑箱優(yōu)化、神經網絡架構搜索（NAS）和調度優(yōu)化等方面。通過學習組合問題的解分布，生成式模型能夠優(yōu)化組合問題的求解過程。在神經架構搜索中，生成式模型優(yōu)化神經網絡設計，以提高網絡性能。此外，在調度優(yōu)化中，生成模型幫助平衡方案的多樣性和質量，提升求解效率。

4. 未來發(fā)展方向

盡管生成模型在決策任務中展現(xiàn)了巨大潛力，但仍然存在一些挑戰(zhàn)。本綜述提出了三個關鍵發(fā)展方向：

高效算法：高效算法是推動生成模型在智能決策中落地應用的關鍵方向。當前，優(yōu)化計算效率已成為研究重點，例如減少擴散模型的采樣時間，以提升生成速度，同時針對自回歸方法，改進其推理效率，以滿足實時決策的需求。通過更高效的算法設計，生成模型在復雜決策任務中的應用將更加廣泛，進一步提升智能系統(tǒng)的響應速度與實用性。

大規(guī)模泛化能力：大規(guī)模泛化能力決定了生成模型在不同任務和環(huán)境中的適配性。未來研究需要深入探索如何提升生成模型的跨任務泛化能力，使其能夠在多種環(huán)境中保持穩(wěn)定的決策性能。結合多模態(tài)學習，模型可以利用多源信息進行更深層次的環(huán)境理解，從而在復雜、不確定的環(huán)境中展現(xiàn)更強的適應能力。這種泛化能力的提升將極大拓寬生成模型的應用邊界，推動通用智能的進一步發(fā)展。

自進化與自適應模型：自進化與自適應模型是讓生成式決策系統(tǒng)具備長期優(yōu)化能力的關鍵。通過發(fā)展能夠自我調整和優(yōu)化的生成模型，使其能夠在不同決策環(huán)境中自動適應變化，從而提高決策的靈活性和穩(wěn)健性。此外，結合強化學習，模型可以在不斷交互中優(yōu)化自身策略，實現(xiàn)長期的自適應調整，逐步趨近最優(yōu)決策。這一方向的突破將推動智能體向更高級別的自主學習和自我優(yōu)化邁進，為更復雜的智能決策任務提供支持。

5. 總結

生成式 AI 正在重塑智能決策的未來！本綜述系統(tǒng)性地歸納了七種生成模型，構建了一個全新的決策智能分類框架，涵蓋控制器、建模器、優(yōu)化器三大核心角色。我們深入剖析了生成模型在機器人控制、自動駕駛、游戲 AI、優(yōu)化任務等關鍵領域的變革性應用，并前瞻性地探討了未來研究方向。

從智能體的自主學習到復雜決策的優(yōu)化，生成式 AI 正成為人工智能發(fā)展的新引擎！隨著技術的加速演進，我們正站在智能決策新時代的起點，迎接一個更加高效、自適應、泛化能力更強的 AI 時代。

未來已來，你準備好了嗎？