Reuben M Aronson 最新论文
Aronson 等人研究表明，用户在机器人辅助下会主动改变控制策略以适应新系统动力学，通过计算机实验和野外研究证实了这一有意适应现象。
Huang等人提出五维人类反馈变异性模型，可将完美的模拟Oracle改造为更接近真实人类反馈行为的系统，为交互式强化学习中模拟人类教师提供更准确的方法。
Sheidlower等人提出ACORD算法，实现用户对RL训练机器人的在线行为修改，在绘画任务中提供类似共享自主性的表达控制水平，同时保持RL的自主性与鲁棒性。
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