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人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）是一种机器学习方法，旨在使智能系统从环境中学习，以最大化某种特定目标。该方法通过引入“奖励”和“惩罚”信号，让系统自行探索环境并学习最佳行为策略。与传统的监督学习不同，强化学习并不要求人工标注训练数据，而是依靠反馈信号和试错来调整行为策略。