알 수 없는 에이전트의 보상 함수가 복잡한 비선형 구조를 가질 때, STUN 프레임워크는 KD-BIL 알고리즘을 활용하여 보상 파라미터 B를 추론하고, 이를 기반으로 협업 에이전트의 정책을 조정합니다. 이러한 복잡한 구조의 보상 함수에 대응하기 위해 STUN은 neural network를 활용하여 보상 파라미터 B를 추론하고, 이를 통해 보상 함수의 비선형 구조를 효과적으로 처리합니다.
STUN은 unbiased reward estimates를 통해 최적의 협업을 달성할 수 있으며, KD-BIL을 통해 복잡한 보상 함수를 효율적으로 추론합니다. 따라서, STUN 프레임워크는 알 수 없는 에이전트의 복잡한 보상 함수에 대해 효과적으로 대응하며, 협업 성능을 향상시킬 수 있습니다.