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Une étude théorique montre que l'interaction avec l'expert allège les exigences de représentation du modèle, avec un nouvel algorithme à l'appui.
Une approche en deux étapes qui sépare compétence motrice et alignement sémantique pour réduire drastiquement le besoin en données expertes.
Une nouvelle méthode remplace les signaux scalaires classiques de l'imitation learning par des critiques en langage naturel pour guider l'apprentissage de politiques robustes.