本文探讨了动态感知奖励函数在偏好基础增强学习中的应用，显著提高了采样效率和策略学习速度。在多种机器人任务中，使用50个偏好标签的性能与500个标签相当，并恢复了较高的真实奖励策略性能。此外，提出了通过人机交互和自训练方法来优化奖励模型，克服了偏好强化学习中的挑战，提升了学习效率和鲁棒性。