强化学习人类反馈（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）是一种机器学习范式，它结合强化学习与人类输入的反馈机制。在该方法中，人类评估者通过比较或评分AI行为（如文本生成或决策）提供偏好数据，这些数据被用于训练奖励模型（Reward Model）；该模型指导强化学习算法优化AI策略，使系统更好地对齐人类价值观和意图，提升在复杂任务中的表现力与安全性。
在AI产品开发的实际落地中，RLHF技术已成为生成式AI产品（如智能助手和聊天机器人）的核心驱动力。通过收集用户对模型输出的实时反馈，RLHF能显著提升产品的实用性、可靠性和用户满意度，例如减少有害内容生成并增强响应相关性；这一方法不仅加速了AI从实验室到商业场景的转化，还为大规模部署提供了可扩展的解决方案。
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