研究提出了DeformPAM框架，用于解决机器人操控中复杂长时间可变物体任务。通过偏好学习和奖励引导，该方法实现了数据高效学习。实验表明，DeformPAM在有限数据下显著提升了任务完成质量和效率，克服了传统模仿学习的高维状态空间和动态复杂性问题。