OpenAI发布了强化微调（RFT）功能，旨在帮助开发者打造特定领域专家级模型。该技术不同于传统监督式学习，更注重模型推理过程，通过任务、参考答案和评分机制指导模型学习，提升其在类似问题中的推理能力和准确性。RFT特别适用于具客观正确答案且专家能达成共识的任务，提升AI在法律、保险、医疗等专业领域的实用价值。OpenAI开放RFT研究计划，提供API的Alpha测试版本，鼓励各界参与并反馈经验，以改进技术细节，促进AI技术普及和专业领域应用。

🚀OpenAI发布的强化微调（Reinforcement Fine-Tuning，RFT）技术，旨在协助开发者和机器学习工程师打造出针对特定领域或复杂任务的专家级模型。

🧠该技术与传统的监督式学习微调方法不同，强化微调更注重模型推理过程。通过提供任务及其参考答案，让模型在解决这些任务时进行学习，并透过评分机制来指导模型的表现，逐步提升其在类似问题中的推理能力与准确性。

👨‍⚖️强化微调技术特别适用于具备客观正确答案且大多数专家能达成共识的任务，这将明显提升人工智能在法律、保险、医疗、金融及工程等专业领域的实用价值。

🧪OpenAI目前开放了强化微调研究计划，鼓励研究机构、大学和企业参与。该计划提供RFT API的Alpha测试版本，让参与者可以将技术应用于其领域中的专业任务，并回馈测试经验供OpenAI改进技术细节。

🌍OpenAI的这项功能有助于人工智能技术的普及，藉由友善的界面供用户应用强化微调技术，使得一般企业与开发者也能用到过去仅有专业人工智能研究团队才可使用的强化学习技术，并有助于缩短人工智能在专业领域的应用周期。

OpenAI在連續12天更新直播中，於第2天發布了強化微調（Reinforcement Fine-Tuning，RFT）功能，該技術的目的是協助開發者和機器學習工程師，打造出針對特定領域或複雜任務的專家級模型，藉由降低強化學習實作技術門檻，推進人工智慧模型的客製化發展。強化微調技術與傳統的監督式學習微調方法不同。傳統的監督式學習微調主要仰賴模型學習自參考答案，而強化微調則更注重模型推理過程，透過提供任務及其參考答案，讓模型在解決這些任務時進行學習，並透過評分機制來指導模型的表現，逐步提升其在類似問題中的推理能力與準確性。該技術特別適用於具備客觀正確答案且大多數專家能達成共識的任務，明顯提升人工智慧在法律、保險、醫療、金融及工程等專業領域的實用價值。OpenAI目前開放強化微調研究計畫，鼓勵研究機構、大學和企業參與。該計畫提供RFT API的Alpha測試版本，讓參與者可以將技術應用於其領域中的專業任務，並回饋測試經驗供OpenAI改進技術細節。OpenAI這項功能有助於人工智慧技術的普及，藉由友善的介面供使用者應用強化微調技術，使得一般企業與開發者，也能夠用到過去僅有專業人工智慧研究團隊才可使用的強化學習技術，並有助於縮短人工智慧在專業領域的應用周期。