除了偏好和演示，還有多種形式的人類反饋可以用於實現機器人行為與人類意圖的對齊：
評估性反饋：這種反饋形式允許人類對機器人的行為進行評估，並提供正面或負面的反饋。這種方法可以幫助機器人理解哪些行為是可接受的，哪些是不可接受的，從而調整其行為以符合人類的期望。
干預反饋：在某些情況下，人類操作員可以直接干預機器人的行為，通過手動控制或指令來引導機器人朝向正確的行為。這種即時的干預可以幫助機器人快速學習並適應人類的意圖。
撤回反饋：這種反饋形式涉及人類操作員在機器人行為不符合預期時，主動停止或撤回機器人的行動。這可以幫助機器人識別不當行為並進行調整。
社會互動反饋：在多智能體環境中，機器人可以通過觀察其他人類或機器人的行為來獲取反饋。這種社會學習的方式可以幫助機器人理解更廣泛的社會規範和期望。
情境反饋：根據特定情境的變化，人類可以提供針對性的反饋，幫助機器人理解在不同環境或情境下應該採取的行為。例如，在擁擠的環境中，機器人可能需要更謹慎地導航。
這些不同形式的人類反饋可以幫助機器人更全面地理解人類的意圖和偏好，從而實現更好的行為對齊。