यह पत्र मानव-रोबोट सहयोग में मानवीय विश्वास का अधिक सटीक अनुमान लगाने के लिए एक नवीन ढाँचा प्रस्तुत करता है। चूँकि मौजूदा बीटा प्रतिष्ठा प्रणालियाँ बाइनरी प्रदर्शन (सफलता/असफलता) के आधार पर विश्वास को अद्यतन करती हैं, इसलिए सहयोग प्रक्रिया के दौरान निरंतर विश्वास परिवर्तनों को प्रभावी ढंग से पकड़ने में उनकी सीमाएँ हैं। इसके अलावा, रिवॉर्ड फंक्शन को मैन्युअल रूप से डिज़ाइन करना भी एक कठिनाई है। इस समस्या के समाधान के लिए, इस पत्र में, हम बीटा प्रतिष्ठा पर आधारित एक नवीन विश्वास अनुमान ढाँचे का प्रस्ताव करते हैं जो निरंतर रिवॉर्ड मानों का उपयोग करके प्रत्येक समय चरण पर विश्वास को अद्यतन करता है और अधिकतम एन्ट्रॉपी अनुकूलन के माध्यम से स्वचालित रूप से रिवॉर्ड फंक्शन उत्पन्न करता है। यह विश्वास अनुमान की सटीकता में सुधार कर सकता है और रिवॉर्ड फंक्शन को मैन्युअल रूप से डिज़ाइन करने की कठिनाई को हल कर सकता है, जिससे अधिक बुद्धिमान रोबोटों के विकास में योगदान मिलता है।
