近日，科技媒体MarkTechPost报道称，OpenAI在其最新推理模型o4-mini中引入了强化微调技术（Reinforcement Fine-Tuning, RFT），为AI模型的定制化开发提供了突破性工具。
作为一种创新的技术路径，RFT将强化学习的核心原理融入到语言模型的微调过程中。与传统依赖标注数据的方法不同，该技术允许开发者通过设计任务专属的评分函数（grader）来评估模型输出质量。这种基于行为反馈的优化方式使AI系统能够更灵活地适应多样化的应用场景。
在具体实现中，RFT引入了自定义奖励机制：开发人员可以设定特定任务的标准（如准确性、格式规范性或语气恰当性），模型则通过不断优化以获得更高的评分。这种技术特别适用于那些难以明确界定标准答案的复杂领域，比如医疗解释的专业术语使用和法律文书的语言规范等。
作为OpenAI于2025年4月推出的紧凑型推理模型，o4-mini具有多项突出优势：支持文本与图像输入处理，擅长复杂的结构化推理任务，并能有效应对链式思维提示（chain-of-thought prompts）。
通过将RFT技术整合到o4-mini中，OpenAI为开发者提供了一个高效可靠的定制化模型框架。该方案尤其适合处理高风险、专业性要求高的领域任务，在保证计算效率的同时实现了快速响应，特别适用于需要实时决策的应用场景。
目前，已有多个早期采用者展示了RFT技术在不同领域的显著成效，典型案例包括：
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税务分析领域：Accordance AI通过应用RFT将模型准确率提升了39%；
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医疗信息化方面：Ambience Healthcare实现了对ICD-10编码的更精确分配，性能提升达12个百分点；
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法律科技领域：Harvey公司利用RFT技术将法律文档引用准确率提高了20%；
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软件开发方面：Runloop在Stripe API代码生成效率上实现了12%的提升；
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其他领域应用：调度助手Milo和内容审核工具SafetyKit也分别在各自应用场景中取得了显著进步。
要成功实施RFT技术，开发者需要完成以下关键步骤：
- 设计符合具体任务需求的评分函数；
- 准备必要的训练数据集；
- 执行强化学习优化过程。
在使用门槛方面，OpenAI提供了详尽的技术文档和开发工具包。同时，针对企业用户，还提供定制化服务和技术支持。
关于费用问题，RFT技术的使用成本主要取决于模型规模、训练时长以及具体应用场景的需求。OpenAI将根据实际使用情况收取相应的API调用费和服务费。
总的来说，RFT技术为AI模型的深度定制化开发提供了新的可能性，正在被广泛应用于多个行业领域，展现出巨大的发展潜力和应用前景。
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