Ця робота представляє Robo-Dopamine, фреймворк для високоточної маніпуляції роботами з використанням навчання з підкріпленням (RL). Він вводить Dopamine-Reward, нову модель винагороди за процес з багатовидовим та покроковим розумінням, а також Dopamine-RL, надійний фреймворк навчання політики з теоретично обґрунтованим формуванням винагороди, інваріантним до політики. Цей підхід ефективно навчається щільним сигналам винагороди, прискорює оптимізацію політики та уникає семантичних пасток, роблячи RL практичним для реальної робототехніки.