使用人类反馈的强化学习方法，通过记录人类与模拟世界中的代理进行交互，构建能够自然交互和学习的代理行为，有效提高了代理在复杂领域中的行为表现。

Nov, 2022

该研究探索一种使用人类提供的同时人类控制和反馈信号来训练一个强化学习机器人代理的方法，并旨在缩小用户控制方法和控制的机器人数量之间的差距。作者采用物理和模拟机器人系统的实验比较了在环境中获得奖励、由人类提供奖励以及这两种方法的组合下的训练表现，结果表明人类反馈可以提高代理的训练效果。

Jun, 2016

该论文呼吁从不同学科出发进行研究，以解决人类如何向人工智能提供反馈以及如何构建更健壮的基于人类协作的强化学习系统的关键问题，并提出人类模型必须是个性化，情境化和动态的观点。

Jun, 2022

该研究提出通过 EEG 作为自然反应的形式来捕获人类的内在反应作为隐式反馈，并将人类智能通过隐式反馈与 RL 算法相结合，以加速 RL 智能体的学习。

Jun, 2020

通过利用大型语言模型的及时反馈，Lafite-RL（语言代理反馈互动式强化学习）框架使强化学习智能体能够有效地学习机器人任务，实验结果表明，Lafite-RL 智能体在自然语言的简单提示设计下，通过大型语言模型的引导在学习效率和成功率方面优于基准模型，凸显了大型语言模型所提供的奖励的功效。

Nov, 2023

通过一个模拟物体检测系统的实验，我们研究了交互反馈对用户对智能系统及其准确性理解的影响，结果表明提供循环反馈降低了参与者对系统的信任和其对系统准确性的感知，这凸显了在设计智能系统时考虑用户反馈对用户信任的影响的重要性。

Aug, 2020

机器人和人工智能领域中，触觉处理的整合越来越关键，特别是在学习如对齿轮和插入等复杂任务时。然而，现有的关于插入任务的触觉方法的研究主要依赖机器人远程操作数据和强化学习，并没有充分利用人类在触觉反馈指导下的控制策略所提供的丰富见解。为了利用人类的感知，与学习源自人类的方法相比，方法学上主要利用视觉反馈，常常忽视人类在完成复杂操纵时固有地使用的宝贵触觉反馈。为填补这一差距，我们引入了一种名为 “MimicTouch” 的新框架，该框架模仿人类的触觉引导控制策略。在这个框架中，我们首先从人类示范者那里收集多模态触觉数据集，将人类的触觉引导控制策略融入到任务完成中。其后的步骤涉及使用多模态传感器数据和重新定位的人类动作通过模仿学习指导机器人。为了进一步缩小人类与机器人之间的差距，我们在物理机器人上采用在线剩余强化学习。通过全面的实验证明，在从人类到机器人的过程中，MimicTouch 的潜在策略通过模仿学习的方式转移是安全和可行的。这项正在进行的工作将为更广泛的触觉引导机器人应用铺平道路。

Oct, 2023

本研究使用即时反馈，通过引入人与环境的互动，提高了强化学习在机器人学中的应用性，并提出了一种 DQN-TAMER 算法，在模拟和现实环境中都有优越表现。

Oct, 2018

利用 GPU 模拟技术和模仿学习指导策略搜索以使强化学习培训可在高维机器人手表现复杂控制问题的领域中成为可能，最终演示了并行强化学习和模仿学习的互补优势和优秀的验证结果。

Dec, 2022

本研究通过一个协同迷宫游戏设计，用深度强化学习技术实现了人机共同协作。研究结果证明人机共同协作相互影响，在时间的推进下不断适应并建立起相应策略，这为人机智能的协作提供了可行的方案。

Mar, 2020