深入分析奖励模型在现代AI系统中的核心作用：
- Test-time Scaling: 提升推理时计算效率
- 强化学习: 指导策略优化和决策过程
- 数据清洗: 改进LLM训练数据质量
- 偏序信号: 提供人类偏好的量化表示
本项目致力于提供奖励模型（Reward Models）领域的全面综述。随着RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)和test-time scaling等技术的快速发展，奖励模型已成为现代AI系统的核心组件。本综述从三个维度深入分析奖励模型的现状与未来发展方向。
深入分析奖励模型在现代AI系统中的核心作用：
基于AI的论文搜索、分析和总结工具，支持批量处理和自动化综述生成。
详细的综述内容，包含三个主要方面的深入分析和相关资料链接。
欢迎研究者贡献新的论文、工具或改进建议，共同完善奖励模型知识体系。
如有疑问或建议，欢迎通过以下方式联系：
如果本项目对您的研究有帮助，欢迎引用：
@misc{lin2025awesomerm,
title={AwesomeRM: 奖励模型综述},
author={LLM GameChanger Team},
year={2025},
url={https://github.com/linjh1118/AwesomeRM}
}