本研究探讨了逆强化学习中智能体偏好建模的识别问题，特别是非指数折扣智能体的情况。研究发现，逆强化学习通常无法获取足够的信息来准确识别偏好函数，从而影响智能体的最优策略求解。

Partial Identifiability of Agents with Non-Exponential Discounting in Inverse Reinforcement Learning
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