本文探讨了逆强化学习（IRL）的研究进展，包括重建代理奖励函数的算法、处理不准确模型的方法以及基于生成模型的奖励估计。研究表明，贪心算法在信息最大化中接近最优，并提出了新的算法以提高样本效率和行为迁移能力。
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