奖励模型（Reward Model）是强化学习中的一种关键组件，用于预测代理（Agent）在特定状态下执行动作后所能获得的预期奖励值。它模拟环境的反馈机制，通过量化行为的好坏来指导代理学习最优策略，从而最大化累积奖励。该模型在训练过程中充当“教师”角色，帮助代理在不断试错中改进决策。
在AI产品开发的实际落地中，奖励模型扮演着核心角色，尤其在定义产品目标和优化性能方面。例如，在游戏AI中，它设定得分规则以训练智能体获胜；在推荐系统中，它基于用户点击或满意度指标优化个性化推送；在大型语言模型（如ChatGPT）的训练中，通过人类反馈强化学习（RLHF），奖励模型评估生成文本的质量（如相关性和无害性），根据人类偏好调整模型输出，显著提升产品用户体验和可靠性。
延伸阅读推荐：《强化学习导论》（Reinforcement Learning: An Introduction）第二版，作者Richard S. Sutton and Andrew G. Barto，该书系统阐述了强化学习的基础理论及应用。
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