FERRET：用环境编辑作为奖励学习的纠正信号

作者提出将环境编辑作为机器人纠正的补充反馈形式，在机器人运动保持不变时由人编辑场景，使编辑的唯一解释是被移动的物体。他们提出 FERRET（Feature Learning from Environmental and Robot-Relational Edit Traces），从机器人纠正和环境纠正中学习偏好，并展示环境编辑能消歧特征、学到仅靠机器人纠正无法学到的偏好。