推理

它引入了强化学习的激励机制，让你的模型不止是「背题库」，而是不断尝试、反思和优化推理过程。

通过这样的过程，模型不但能在单一任务上精进，还能为更多的未知场景应用打下更稳固的推理基础。

例如，有生物信息学家的实验结果显示，通过RFT微调的模型在研究罕见遗传疾病上的基因识别精确度可达到45%的高水平，这背后依赖的正是模型在有限数据中的深度探索和推理优化。

专业场景对你来说，RFT尤其适用于需要深度理解与复杂推理的任务。

对你来说，RFT尤其适用于需要深度理解与复杂推理的任务。

简单来说，当模型面对一个复杂问题时，它先自行思考、给出答案，然后根据预设的评分或奖励反馈来强化正确的推理模式、抑制错误的思路。