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Recompensa Aprendida
Uma função de recompensa que é aprendida a partir de dados (preferências humanas, demonstrações ou descrições em linguagem natural) em vez de ser projetada manualmente. Os métodos de aprendizado de recompensa incluem RL inverso, modelagem de recompensa a partir de comparações humanas (estilo RLHF) e pontuação de recompensa baseada em VLM (usando similaridade CLIP ou avaliação LLM). Recompensas aprendidas abordam o desafio de que funções de recompensa manuais bem estruturadas são frequentemente difíceis de especificar para tarefas complexas de manipulação.