在OpenAI首日发布面向C端用户（如个人付费用户）的满血版o1模型与ChatGPT Pro套餐后，第二日的发布则更侧重于B端需求，即企业及专业领域用户。OpenAI宣布了一项基于o1模型的全新技术——强化学习微调（Reinforcement Fine-Tuning, RFT），旨在借助强化学习手段强化模型的推理能力，从而满足各行业中更为复杂、专业的应用场景。

RFT的提出动因与价值
传统的微调（Supervised Fine-Tuning）在实践中非常常见，其主要通过大量标注数据来调整模型的输出风格、语气和格式，满足特定场景下的需求。然而，这种方法的局限性在于，它只能让模型更好地复制已知的输入输出模式，并不能显著增强模型在陌生或复杂领域的推理与决策能力。

RFT的提出正是为了解决这一瓶颈：

1. 更深层的推理能力：通过强化学习算法对模型进行微调，模型不仅能够学习“怎么回答”，更能学习“如何思考”。
2. 少量数据驱动：RFT的出现意味着在许多专业领域，仅需少量（几十个）示例数据即可让模型在该特定领域中快速提升性能。这对于训练成本高昂的专业领域（如医疗、法律、科学研究）来说具有重大意义。
3. 专业领域适用性强：RFT的优势在于，无论是面对编程难题、金融分析，还是处理医疗诊断和法律意见书等高难度任务，模型都可以通过强化学习不断迭代优化推理逻辑，从而在复杂任务中实现更好的表现。

技术原理与流程
RFT的核心在于以强化学习为手段进行训练优化。基本流程如下：

1. 模型回答与反馈：模型针对给定任务产生答案后，通过强化学习算法评估答案质量。
2. 正负激励机制：正确的推理路径会获得奖励，错误的推理路径会受到惩罚，从而引导模型在后续迭代中不断修正自身的思考过程。
3. 小数据高效训练：相较于传统微调需要大规模标注数据，RFT的高效性使得用极少的数据即可快速提升模型在特定场景下的性能。

OpenAI在发布中展示了RFT的工作流程，从数据格式（JSON格式的数据集、训练与验证集的分离）到验证评分曲线的提升结果。实证案例显示，经过RFT微调后的o1-mini模型在医学基因预测任务中显著优于基础o1模型。

应用案例与前景展望
OpenAI透露了与汤森路透在法律领域的合作，通过RFT技术使o1模型成为法律专业助手，为律师和法务人员提供更高效的分析支持。同时，在医学领域，与德国Charité医院的合作案例表明，RFT可帮助模型在罕见病诊断中进行更精准的基因推理，为临床研究和疾病诊断提供价值。

RFT技术的应用前景相当广阔：

• 医疗诊断：快速从浩瀚医学文献中提取关键信息，对罕见病进行深度推断。
• 法律分析：辅助法律专业人士高效解析法律条文、判例和证据材料。
• 金融研究：在少量数据指引下优化金融预测与分析逻辑。
• 科学研究：加快专业领域研究进程，为复杂课题的理论推断和数据分析提供助力。

测试计划与开放时间表
OpenAI在本次发布中宣布启动RFT Alpha测试计划，对全球大学、科研机构和企业开放申请，意图让更多领域专家介入测试与研究，不断丰富与拓展该技术在不同领域的应用空间。OpenAI官方还表示，将于明年年初正式对公众开放RFT功能。

Day 2发布的强化学习微调（RFT）技术，标志着OpenAI在模型精细化和专业化方向迈出了关键一步。与传统微调不同，RFT通过强化学习不断提升模型的推理逻辑，而非仅是固化已有模式。这一技术的落地不仅符合专业领域对AI深度推理与定制化的需求，也为复杂问题的高效解决提供了新的思路和工具。随着RFT的逐步开放与完善，AI在各行业的应用深度与广度有望再上一层楼。