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Gelernte Belohnung
Eine Belohnungsfunktion, die aus Daten (menschliche Präferenzen, Demonstrationen oder Sprachbeschreibungen) gelernt wird, anstatt von Hand konstruiert zu werden. Belohnungslernmethoden umfassen inverses RL, Belohnungsmodellierung aus menschlichen Vergleichen (RLHF-Stil) und VLM-basierte Belohnungsbewertung (unter Verwendung von CLIP-Ähnlichkeit oder LLM-Evaluierung). Gelernte Belohnungen adressieren die Herausforderung, dass gut gestaltete manuelle Belohnungsfunktionen für komplexe Manipulationsaufgaben oft schwer zu spezifizieren sind.