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我们正在扩展强化微调研究计划，以使开发人员和机器学习工程师能够创建经过微调的专家模型，以擅长完成特定的复杂、特定领域的任务。
什么是强化微调？
这种新的模型定制技术使开发人员能够使用数十到数千个高质量任务定制我们的模型，并根据提供的参考答案对模型的响应进行评分。这种技术强化了模型对类似问题的推理能力，并提高了其在该领域特定任务上的准确性。
谁应该申请？
我们鼓励研究机构、大学和企业申请，特别是那些目前由专家领导执行一系列复杂任务并将受益于人工智能协助的机构。我们在法律、保险、医疗保健、金融和工程等领域看到了有希望的结果，因为强化微调擅长于结果具有大多数专家都同意的客观“正确”答案的任务。
该计划包含什么内容？
作为研究计划的一部分，您将可以访问我们的强化微调 API（alpha 版本），以便在特定领域的任务上测试这项技术。我们会要求您提供反馈，以帮助我们改进 API，然后再进行公开发布。我们渴望与选择共享数据集的组织合作，以帮助改进我们的模型。
如果您感兴趣并认为自己适合此计划，请填写以下表格进行申请。我们的名额有限，我们将与您联系，告知您的申请状态。我们期待在 2025 年初向公众推出强化微调。
在 OpenAI 的 “12 Days of OpenAI” 活动的第二天，OpenAI 重点推出了 强化微调（Reinforcement Fine-Tuning） 功能，这一新技术旨在进一步优化和增强 AI 模型的性能，特别是在特定任务和用户需求方面。
强化微调：AI 模型的定制化提升
强化微调功能允许开发者和研究人员通过更精细的调整来优化预训练模型，使其能够更好地适应特定的应用场景和任务需求。通过这种方法，OpenAI 的模型不仅能提高处理任务的效率，还能更好地适应多变的环境和输入数据。这一功能将极大促进 AI 模型在医学、金融等高要求领域的应用，为科学家和工程师提供更强大的工具来进行模型优化。
功能亮点：
高度定制化：通过强化微调，用户可以对模型进行针对性训练，使其更好地执行特定任务。
广泛应用：这一技术的发布，将使 AI 模型能够在更复杂的场景下表现出更高的适应性，特别是对于需要精确调控和实时调整的应用场景（如医疗诊断、自动化控制等）。
提升效率：强化微调能够减少需要重新训练的模型数目，从而大幅提高工作效率和降低成本。
尽管强化微调技术为开发者提供了极大的灵活性，但其实施和优化过程仍然需要高水平的专业知识。如何平衡模型的自适应能力和避免过拟合等问题，将是未来发展的重点。
强化微调功能的推出，是 OpenAI 在 AI 模型应用与优化方面的重要一步，标志着 AI 在多样化、个性化任务中的应用将更加广泛。虽然这项技术面临一定的挑战，但其潜力巨大，未来将为各行各业带来更多创新解决方案。
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