专题：reward-function

本文详解 Amazon Bedrock 平台的强化微调（RFT）技术，通过奖励信号优化模型性能，无需依赖大规模标注数据集即可提升准确率最高达 66%。重点涵盖数据集设计、奖励函数策略及超参数调整，适用于代码生成、数学推理等可验证任务及需 AI 反馈的主观任务，结合 GSM8K 数据集案例展示实际应用效果。

本文系统解答了强化学习环境中的常见问题，涵盖设计、奖励函数、状态空间、探索策略等核心概念，对理解RL训练流程和构建高效环境具有重要参考价值。