本文介绍了一种强化学习中的奖励工程方法，用于解决有监督微调的局限性，并提供了多种奖励聚合方法的详细讨论。作者指出强化学习在未来研究中的潜在潜力，并提出了两种半结构化解释生成基准的奖励取得了新的最先进结果。