在人工智能领域，强化学习（Reinforcement Learning, RL）一直是实现智能体自主学习的关键技术之一。通过与环境的交互，智能体能够自我优化其行为策略，以获得更多的奖励。然而，当涉及到复杂的人类偏好时，传统的强化学习方法面临着挑战。这些挑战主要源于人类监督信号的不一致性和稀疏性，这使得智能体难以准确地对齐人类的期望。 为了解决这一问题，研究者们提出了从人类反馈中学习的强化学习（R