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

本文提出了一种协作深度强化学习框架，其中包括深度知识蒸馏方法、异构学习任务深度对齐网络、有效的协同 A3C 算法等，用于在不同学习任务中执行自适应知识转移

Feb, 2017

在复杂的模拟环境中，研究表明人工智能与人类的合作胜过仅有人类或仅有人工智能代理的情况，并开发出了一种用户界面，使人类有效地协助人工智能代理。

Dec, 2023

使用强化学习训练三指机械臂的复杂任务，通过 fine-tuning 和 curriculum learning 的知识迁移策略提高学习效率和效果，并研究两种学习策略的关键因素及其效果，以应用于更广泛的基于学习的工程应用。

Mar, 2024

通过强化学习在模拟环境中训练机器人并结合补充奖励策略，与真实机器人进行进一步的微调来优化探索策略，实验结果表明，这种相互对齐的方法可以在真实和模拟环境中实现更好的性能。

Jul, 2017

本研究主要关注于如何使用深度增强学习的方法，通过神经网络策略来训练机器人获取新的技能。同时，通过迁移学习，可以实现技能和机器人之间的信息共享，从而使用 mix-and-match 模块来解决新的机器人环境和任务组合的问题。

Sep, 2016

通过一个综述性论文，我们统一了机器人学领域中的迁移学习概念，并提供了首个考虑机器人、任务和环境关键概念的分类法，同时也强调了在实现迁移学习的全部潜力方面最重要的障碍，包括迁移的不同抽象层级，迁移差距和质量的量化需求，以及负向迁移所带来的危险。希望通过本文引导学术界在实现机器人学中迁移学习的全部潜力方面集中努力。

Nov, 2023

此研究旨在通过迁移学习方法以及基于语言模型的状态空间共同嵌入来提高服务机器人从之前学习中寻找相似方法，以解决家庭服务机器人学习新任务精度低的问题。实验结果表明，基于语义相似性从众多源任务中选择相似任务是非常有效的，并且对于避免遗忘问题可以通过更改更新策略来解决。

Jan, 2023

本文评估了深度强化学习在现实世界机器人中的应用，包括学习知觉和运动等复杂技能的案例研究以及相关挑战。

Feb, 2021

本文提出了一种基于内在动机的强化学习框架，通过预测模型和动作条件获得内在动机驱动下的奖励，并通过与人的互动学习类似于人类的社交技能，结果表明该机器人不仅获得了人类般的社交技能，而且在测试数据集上做出了更符合人类的决策。

Apr, 2018