#reward learning

机器人训练不再让人类重头再教，而是机器自己定向提问并解释该看哪，低查询量下效果提升三成。

想解决机器人奖励函数跨环境失效的问题？这篇论文给出了数学分析和一种更聪明的教学策略，用更少反馈让奖励更鲁棒。

想让机器人按你的偏好做事？FPL 把“快一点”“稳一点”这种主观要求变成可训练的奖励信号，效果比传统方法好 38%。