上海AI实验室联手复旦大学：让AI学会像人类一样比较和评价，重新定义奖励模型的训练方式

这项由上海AI实验室和复?dan大学联合开展的突破性研究发表于2025年7月的arXiv预印本（论文编号：arXiv:2507.05197v1），有兴趣深入了解的读者可以通过https://github.com/InternLM/POLAR访问相关代码和资源。

想象一下教一个孩子学会分辨好坏的过程。传统的方法是告诉孩子"这个好，那个不好"，让他记住这些标准答案。但是这种研究提出了一个全新的思路：与其直接告诉孩子什么是好的，不如让他学会观察和比较不同事物之间的差异，从而自己判断出哪个更好。这就是这项研究的核心思想——让人工智能的奖励模型不再依赖绝对的"对错"标准，而是学会识别和量化不同策略之间的差异。

在人工智能领域，奖励模型就像是AI系统的"老师"，它负责评价AI的行为是否符合人类的期望。传统的奖励模型训练方式就像是给学生一套标准答案，让他照着背诵。但这种方法有个致命缺陷：它过度依赖人工标注的偏好数据，不仅成本高昂，而且很难适应新的情况。更糟糕的是，这样训练出来的模型容易出现"应试思维"，只会机械地重复训练时见过的模式，而不能真正理解什么是好的行为。

研究团队提出的POLAR（Policy Discriminative Learning）方法就像是给AI安装了一双"慧眼"，让它能够敏锐地察觉不同策略之间的细微差别。这种方法的巧妙之处在于，它不再需要人类明确告诉AI"这个答案得90分，那个答案得60分"，而是让AI自己学会识别"这两个答案来自不同水平的学生"。通过大量观察和比较不同AI模型的行为模式，POLAR训练出来的奖励模型具备了强大的"鉴别能力"，能够准确判断一个AI的回答更接近哪种水平的表现。

这项研究的实验结果令人印象深刻。在STEM任务上，POLAR-7B模型的准确率从传统方法的54.8%飙升到了81.0%，在创意写作任务上从57.9%提升到85.5%。更让人惊叹的是，参数量只有7B的POLAR模型竟然能够超越参数量达到72B的现有最强模型。这就好比一个中学生在某些方面的判断能力超过了大学教授，充分证明了新方法的有效性。

一、从模仿到理解：奖励模型的新思路

传统的强化学习训练过程有点像是在培养一个"好学生"。这个学生需要根据老师的评分来调整自己的行为，而老师的评分标准来自于人类的偏好数据。但是这种方法面临着一个根本性的问题：人类的偏好往往是主观的、多样的，而且很难用简单的分数来量化。

研究团队意识到，真正的问题不在于如何更准确地模仿人类的偏好，而在于如何让AI理解什么是"更好"的行为。他们发现，强化学习的本质实际上是一个策略优化过程，而奖励模型的作用就是帮助训练策略向目标策略靠拢。从这个角度看，奖励模型更像是一个"策略比较器"，它的核心任务是衡量当前策略与理想策略之间的差距。

这个洞察带来了全新的训练思路。与其让奖励模型学习绝对的"好坏"标准，不如让它学会识别策略之间的相对差异。这就好比训练一个裁判，不是让他记住每种动作应该得多少分，而是让他学会识别不同运动员之间的水平差异。当裁判具备了这种鉴别能力后，他自然就能判断出哪个表现更接近冠军水平。

POLAR方法的核心创新就在于这种"策略判别"的思路。它通过观察大量不同AI模型的行为模式，学会了识别这些模式背后的策略特征。当面对一个新的回答时，POLAR不是直接给出分数，而是判断这个回答更像是哪种水平的AI产生的，然后根据这种判断来分配奖励。

这种方法的优势是显而易见的。首先，它大大减少了对人工标注数据的依赖，因为AI模型的行为数据可以通过自动化方式大量生成。其次，它具有更强的泛化能力，因为它学到的是策略识别的通用能力，而不是特定任务的偏好规则。最重要的是，这种方法更符合人类学习的本质——我们往往是通过比较和对照来理解事物的优劣，而不是依赖绝对的标准。

二、大规模预训练：构建策略识别的基础能力

POLAR方法的第一个关键步骤是大规模的无监督预训练，这个过程就像是给AI进行"阅历积累"。研究团队构建了一个包含3.6万亿tokens的庞大数据集，这些数据来自184个不同的AI模型，涵盖了从小型模型到大型模型的各种水平。

这个预训练过程的设计非常巧妙。研究团队首先从预训练语料库中随机选择文本片段作为提示，然后让不同的AI模型根据这些提示生成回答。对于每个提示，他们会从同一个模型生成两个回答作为"正样本对"，再从不同模型生成一个回答作为"负样本"。这样构成的训练数据就像是在告诉POLAR："这两个回答来自同一个老师，而那个回答来自不同的老师。"

通过这种对比学习的方式，POLAR逐渐学会了识别不同AI模型的"个性特征"。每个AI模型都有自己独特的表达风格、思维模式和能力水平，就像人类作家有不同的写作风格一样。POLAR通过观察大量的样本，学会了捕捉这些细微的差异，从而具备了强大的策略识别能力。

更令人惊喜的是，研究团队发现POLAR展现出了清晰的scaling law（规模定律）特性。随着模型参数量的增加和训练数据的增多，POLAR的性能呈现出可预测的提升趋势。具体来说，验证损失与模型参数N的关系遵循L = 0.9 × N^(-0.0425)的幂律关系，与训练计算量C的关系遵循L = 2.4 × C^(-0.0342)。这些scaling law的相关系数都接近0.99，说明POLAR的性能提升是非常稳定和可预测的。

这种scaling law的存在意味着什么呢？它表明POLAR不是一个偶然成功的方法，而是一个具有坚实理论基础的技术路线。随着计算资源的增加和模型规模的扩大，POLAR的能力会持续稳定地提升，这为未来开发更强大的奖励模型提供了明确的方向。

三、精细调优：让通用能力适应人类偏好

虽然预训练赋予了POLAR强大的策略识别能力，但要让它真正为人类服务，还需要进行精细的调优。这个过程就像是让一个具备了基本鉴赏能力的人学习特定的评价标准。

在这个阶段，研究团队采用了一种巧妙的设计。他们不再需要大量的人工偏好标注，而是采用了一种"参考答案引导"的方式。对于每个问题，他们会提供一个高质量的参考答案（通常来自GPT-4o、OpenAI o1等顶级模型），然后让人类标注员对候选答案进行排序，判断哪些更接近这个参考标准。

这种方法的优势在于它大大简化了标注任务。标注员不需要从零开始制定评价标准，而只需要判断"相似度"，这是一个相对简单和客观的任务。同时，这种方法也很好地利用了POLAR的策略识别能力——它能够准确判断一个答案是否与参考答案来自"相似水平"的策略。

更重要的是，这种调优方式具有很强的灵活性。对于不同的应用场景，只需要更换不同的参考答案，就能让POLAR适应不同的评价标准。这就像是一个经验丰富的老师，能够根据不同的教学目标调整自己的评价方式。

实验结果显示，经过精细调优的POLAR在各种任务上都表现出色。在偏好预测任务上，POLAR-7B在STEM任务上的准确率达到81.0%，在创意写作任务上达到85.5%，显著超过了现有的最强基线模型。这些结果充分证明了POLAR方法的有效性。

四、强化学习实战：真实场景下的出色表现

奖励模型的真正价值在于它能否在强化学习训练中提供准确的指导信号。研究团队在这方面进行了全面的测试，结果令人印象深刻。

他们选择了四个不同规模的开源语言模型作为测试对象：InternLM3-8B、LLaMA-3.1-8B、Qwen2.5-7B和Qwen2.5-32B。这些模型就像是不同基础的学生，通过POLAR的指导进行"学习提升"。测试涵盖了20个主流基准测试，包括通用任务、指令跟随、编程、推理、数学和知识问答等各个方面。

实验结果显示，POLAR的指导效果远超传统方法。以LLaMA-3.1-8B为例，在POLAR-7B的指导下，模型的平均性能从47.36%提升到56.33%，提升幅度达到近9个百分点。对于更大的Qwen2.5-32B模型，性能也从64.49%提升到70.47%。这些提升不是在个别任务上的，而是在所有类型的任务上都有显著改善。

更令人惊喜的是POLAR的泛化能力。传统的奖励模型往往在特定类型的任务上表现良好，但在其他任务上效果平平。但POLAR展现出了出色的跨任务泛化能力，无论是需要精确计算的数学题，还是需要创意思维的写作任务，POLAR都能提供有效的指导。

这种泛化能力来自于POLAR独特的训练方式。因为它学习的是策略识别的通用能力，而不是特定任务的评价规则，所以它能够在面对新任务时快速适应。这就像是一个经验丰富的老师，即使面对从未教过的科目，也能凭借对学生能力的敏锐判断提供有效指导。

五、深入机制：理解POLAR的工作原理

要真正理解POLAR为什么如此有效，我们需要深入其工作机制。POLAR的核心思想可以用一个简单的数学关系来表达：奖励函数实际上反映的是目标策略与初始策略之间的密度比。

在传统的强化学习框架中，最优策略可以表示为π*(τ|x) = πinit(τ|x)exp(r(x,τ)/β)/Z(x)，其中r(x,τ)是奖励函数，πinit是初始策略，π*是目标策略，β是温度参数，Z(x)是归一化常数。从这个公式可以看出，奖励函数r(x,τ)实际上等于β倍的对数密度比加上一个常数项。

这个洞察揭示了奖励建模的本质：与其直接学习绝对的奖励值，不如学习策略之间的相对关系。POLAR正是基于这个理论基础设计的。它通过学习识别不同策略生成的文本，实际上是在学习策略空间中的密度分布，从而能够准确计算任意两个策略之间的"距离"。

在实际应用中，POLAR使用了一种巧妙的输入格式。对于传统奖励模型只需要"prompt + response"的输入，POLAR需要"prompt + reference + candidate"的三元组输入。这种设计让POLAR能够直接比较候选答案与参考答案之间的"策略相似度"，从而给出更准确的奖励信号。

这种比较机制带来了另一个重要优势：鲁棒性。传统奖励模型容易受到"奖励黑客攻击"，即模型学会产生能获得高奖励但实际质量不高的输出。但POLAR的比较机制大大降低了这种风险，因为它评价的不是绝对质量，而是相对一致性。

六、技术细节：构建高质量的训练数据

POLAR方法的成功很大程度上依赖于高质量的训练数据构建。研究团队在这方面投入了大量心血，建立了一套完整的数据生成和质量控制流程。

在预训练阶段，他们使用了184个不同的AI模型来生成训练数据。这些模型涵盖了从1B到72B参数的不同规模，包括基础模型和指令微调模型。为了确保策略多样性，他们还特意包含了同一模型在不同训练阶段的78个检查点，这样能够捕捉到模型能力演进过程中的细微变化。

数据生成过程采用了精心设计的采样策略。研究团队将采样温度设置为1.0，top-p设置为0.9，top-k设置为50。这些参数的选择经过了大量实验验证，既能保证生成文本的多样性，又能维持不同策略之间的可区分性。

在处理数据质量问题时，研究团队展现了高度的专业性。他们发现某些模型容易产生重复循环的文本，对此他们采用了截断处理而非简单删除的策略，这样既保持了数据的完整性，又保留了模型的特征信息。对于过长的输出，他们设置了4096个token的上限，确保每个样本都是自包含的完整片段。

在监督微调阶段，数据构建同样精细。研究团队构建了15万个手工标注的样本，每个样本包含一个提示和三个候选回答的排序。为了避免分布偏差，他们从多个顶级模型（GPT-4o、OpenAI o1、DeepSeek-R1、DeepSeek-V3）中随机选择来生成第三个候选答案。

所有的人工标注都由公司内部具有相关专业背景的员工完成，并按照标准薪资进行补偿。为了保护用户隐私，他们对所有训练数据进行了个人身份信息过滤。这些细节体现了研究团队对数据质量和伦理标准的高度重视。

七、对比实验：全面验证POLAR的优势

为了充分验证POLAR方法的有效性，研究团队设计了一系列对比实验，从多个角度证明了新方法的优势。

在偏好预测任务上，他们将POLAR与五个当前最强的基线模型进行了比较：InternLM2-Reward-7B、InternLM2-Reward-20B、Skywork-Reward-8B、Skywork-Reward-27B和WorldPM-72B-UltraFeedback。测试使用了RMB基准测试集，包含3162个问题，涵盖12个不同的任务类别。

结果显示，POLAR-7B在大多数任务类别上都显著超越了基线模型。特别是在STEM任务上，POLAR-1.8B和POLAR-7B分别比最强基线高出24.9和26.2个百分点。在创意写作任务上，提升幅度同样令人印象深刻。这些结果不仅证明了POLAR的有效性，也显示了它在参数效率方面的优势——仅有1.8B参数的POLAR-1.8B就能与27B参数的Skywork-Reward-27B竞争。

在强化学习应用中，POLAR的优势更加明显。研究团队使用了20个主流基准测试，涵盖了通用任务、指令跟随、编程、推理、数学和知识问答等六大类别。在所有四个测试模型上，POLAR都实现了显著的性能提升，而且这种提升是全面的，不局限于特定类型的任务。

特别值得注意的是，POLAR在不同规模模型上都表现出了一致的改善效果。无论是8B参数的中型模型还是32B参数的大型模型，POLAR都能提供有效的指导。这说明POLAR的方法具有很好的通用性，不依赖于特定的模型架构或规模。

八、消融实验：解析成功的关键因素

为了深入理解POLAR成功的关键因素，研究团队进行了全面的消融实验。这些实验就像是医生的诊断过程，通过系统地"移除"不同的组件来观察性能变化，从而确定每个部分的重要性。

首先，他们测试了预训练阶段的重要性。他们训练了一个没有POLAR预训练、直接在人类偏好数据上微调的模型（w/o PT）。结果显示，虽然这个模型在偏好评估任务上表现尚可，但在强化学习应用中性能明显下降。这证明了POLAR预训练阶段对于建立强大的策略识别基础能力的关键作用。

接下来，他们测试了参考轨迹的作用。他们训练了一个传统的奖励模型（w/o PT & Ref），这个模型既没有POLAR预训练，也不使用参考轨迹。实验结果显示，即使在没有预训练的情况下，使用参考轨迹仍然能带来显著的性能提升。这说明参考轨迹为奖励模型提供了重要的上下文信息，有助于更准确的评估。

他们还比较了强化学习训练（RFT）与简单的监督微调（SFT）。在相同的提示-参考数据上，RFT使用POLAR奖励模型的效果远超直接的SFT。这个结果很重要，因为它说明POLAR的成功不仅仅来自于训练数据的质量，更关键的是它提供了更准确的奖励信号，使得强化学习算法能够更有效地利用这些信号。

最后，他们验证了POLAR在不同参数规模下的表现。有趣的是，虽然POLAR-1.8B和POLAR-7B在偏好评估任务上性能相近，但POLAR-7B在实际强化学习应用中表现明显更好。这个发现提醒我们，传统的偏好评估基准可能不能完全反映奖励模型在实际应用中的效果，需要更全面的评估方法。

九、规模效应：可预测的性能提升规律

POLAR方法最令人兴奋的发现之一是它展现出的清晰scaling law特性。这种规律性的发现对于AI研究具有重要意义，因为它提供了性能预测和资源规划的科学依据。

研究团队训练了从50M到1B参数的五个不同规模的模型，使用了最多54B的训练token。通过系统分析验证损失与模型参数数量和训练计算量的关系，他们发现了两个重要的scaling law。

第一个scaling law描述了验证损失与模型参数数量的关系：L = 0.9 × N^(-0.0425)，其中N是模型参数数量（以百万为单位）。这个关系的拟合度非常高，R?达到0.9886，说明模型性能的提升与参数规模之间存在稳定的幂律关系。

第二个scaling law描述了验证损失与最优训练计算量的关系：L = 2.4 × C^(-0.0342)，其中C是训练计算量（以FLOPs-days为单位）。这个关系的拟合度甚至更高，R?达到0.9912，表明增加训练计算量能够可预测地改善模型性能。

这些scaling law的发现具有深远的实际意义。首先，它们证明了POLAR不是一个偶然成功的技术，而是一个具有坚实理论基础的方法。其次，这些规律为未来的模型开发提供了明确的指导——研究者可以根据可用的计算资源预测模型的性能上限，从而做出最优的资源配置决策。

更重要的是，这些scaling law与大型语言模型的scaling law具有相似的特征，这暗示着奖励建模可能遵循与语言建模相似的基本规律。这种一致性为未来开发更大规模、更强大的奖励模型提供了理论支撑。

十、案例分析：POLAR的实际工作表现

为了更直观地展示POLAR的工作效果，研究团队提供了两个具体的案例分析，这些案例就像是POLAR的"作业展示"，让我们能够看到它是如何进行判断的。

第一个案例是经典的"strawberry"测试，这是一个看似简单但实际上很能考验AI理解能力的任务。问题是"单词'strawberry'中有多少个字母'r'？"正确答案是3个。研究团队测试了8个不同的候选回答，包括正确答案、错误答案，以及包含推理过程但结论不同的回答。

POLAR的表现令人印象深刻。它给与参考答案完全相同的回答打出了最高分（0.690），给出错误答案但没有推理过程的回答打出了很低的分数（-9.523到-10.937）。更有趣的是，对于那些包含推理过程的回答，POLAR能够区分推理过程的正确性和最终答案的正确性，给出了细致入微的评分。

第二个案例是一个创意性任务：用一句幽默的话总结《沙丘》第一部。这个任务没有标准答案，更多考验的是创意和表达能力。参考答案是："Royal teen discovers that life's a beach—minus the ocean, plus spice, giant sandworms and deadly politics."

面对这个开放性任务，POLAR展现出了令人惊喜的判断能力。它能够准确识别与参考答案相同的回答，对事实错误的相似回答给出负分，对风格不同但质量良好的总结给出适中的分数，对不符合"幽默"要求的严肃总结给出较低分数。这种细致的判断能力说明POLAR不仅能处理客观任务，也能很好地处理主观性较强的创意任务。

这些案例分析揭示了POLAR的几个重要特点：它能够同时考虑内容的准确性和表达的质量，能够识别推理过程的正确性，能够理解任务的具体要求（如"幽默"、"简洁"等），并且能够在没有明确标准答案的情况下做出合理的判断。

十一、技术实现：从理论到实践的完整流程

POLAR方法的成功不仅在于其理论创新，更在于其完整而精细的技术实现。整个实现流程就像是一个精密的工厂生产线，每个环节都经过了精心设计和优化。

在模型架构方面，POLAR采用了基于Transformer的自回归架构，与GPT系列模型类似，但增加了专门的线性预测头。与传统奖励模型只需要"提示+回答"输入不同，POLAR需要"提示+参考答案+候选答案"的三元组输入。这些输入通过特殊标记组合成单一序列：prompt + reference <|split_token|> prompt + candidate <|reward_token|>，最后的线性头处理<|reward_token|>位置的隐藏状态来产生奖励值。

在训练超参数选择上，研究团队进行了大量的实验来确定最优配置。他们发现了一个有趣的经验公式来预测最优学习率：LR = 0.0002306 × N^0.01125 × Dp^(-0.66587) × Drm^0.33916，其中N是模型参数数量，Dp是基础模型预训练数据大小，Drm是奖励模型训练数据大小。类似地，最优批次大小遵循：Batch Size = 31.9032 × N^0.06944 × Drm^0.52997。

这些公式的发现具有重要的实用价值，它们让其他研究者能够根据自己的资源情况快速确定合适的训练参数，而不需要进行大量的超参数搜索实验。

在计算资源使用上，POLAR-1.8B的预训练在320个NVIDIA H800 GPU上进行了57小时，POLAR-7B的预训练在912个NVIDIA H800 GPU上进行了175小时。监督微调阶段相对轻量，在16个NVIDIA H800 GPU上约需要0.5小时。这些数据为其他研究团队提供了重要的资源规划参考。

值得注意的是，研究团队还开发了完整的开源工具链，包括数据处理、模型训练和评估的全套代码。这种开放的态度大大降低了其他研究者复现和改进POLAR方法的门槛，有助于推动整个领域的发展。

十二、局限性与未来方向：持续改进的空间

尽管POLAR方法取得了显著成功，但研究团队也诚实地指出了当前方法的局限性和未来可能的改进方向。

首先是对参考轨迹的依赖问题。POLAR需要为每个提示提供参考答案，这在某种程度上增加了系统的复杂性和成本。虽然参考轨迹大大提高了评估的准确性，特别是在开放性任务中，但这也意味着需要额外的资源来生成或获取高质量的参考答案。研究团队正在探索使用多个参考轨迹来减少方差的可能性，以及如何更有效地利用其他提示的轨迹作为参考。

其次是与测试时缩放技术的结合问题。当前的POLAR主要关注预训练阶段的改进，但最近在测试时缩放方面的进展（如OpenAI的o系列模型和DeepSeek R1）显示了动态推理优化的巨大潜力。研究团队计划探索如何将POLAR的预训练策略与测试时缩放技术结合，以实现更强大的奖励建模能力。

第三是数据生成成本的问题。虽然POLAR大大减少了对人工标注的依赖，但构建高质量的策略判别训练数据仍然需要大量的模型推理计算。相比传统的语言模型数据准备，POLAR的数据准备过程在计算成本上更高。研究团队正在研究更高效的数据生成策略，以及如何在保持质量的同时降低数据生成成本。

最后是scaling潜力的进一步探索。虽然当前的实验已经显示了清晰的scaling law，但研究团队相信POLAR还有很大的提升空间。他们计划在更大的模型规模和更多的计算资源下验证这些scaling law的持续有效性，并探索是否存在性能饱和点。

这些局限性的讨论体现了研究团队的科学严谨性，也为未来的研究指明了明确的方向。每一个局限性都可能成为下一个突破的起点。

十三、意义与影响：重新定义奖励建模的未来

POLAR方法的提出不仅仅是一个技术改进，更代表了奖励建模领域的范式转换。这种转换的意义远远超出了技术本身，它可能会重新塑造我们对AI对齐问题的理解和解决方案。

从技术角度看，POLAR证明了无监督预训练在奖励建模中的巨大潜力。就像GPT系列模型通过无监督预训练革命了自然语言处理一样，POLAR可能会开启奖励建模的新时代。这种方法的核心优势在于它的可扩展性——随着更多AI模型的出现和计算资源的增加，POLAR的性能可以持续提升，而不会遇到人工标注数据稀缺的瓶颈。

从应用角度看，POLAR为AI系统的安全部署提供了更可靠的保障。传统奖励模型容易出现奖励黑客攻击，即AI学会产生能获得高奖励但实际质量不佳的输出。POLAR的策略判别机制大大降低了这种风险，因为它评估的是行为模式的一致性而非绝对质量，更难被恶意利用。

从理论角度看，POLAR揭示了奖励建模与策略学习之间的深层联系。它表明，有效的奖励建模本质上是一个策略识别问题，这个洞察可能会启发更多相关领域的研究，如模仿学习、逆强化学习等。

更重要的是，POLAR的成功为解决AI对齐问题提供了新的思路。传统的对齐方法往往试图直接学习人类的价值观和偏好，但这种方法面临着价值观多样性、文化差异等挑战。POLAR提出的"策略对齐"思路可能是一个更可行的方案——与其让AI学习抽象的价值观，不如让它学会识别和模仿优秀的行为模式。

这种方法的社会影响也值得关注。如果AI系统能够更准确地理解和复制人类专家的行为模式，它们就能在教育、医疗、法律等专业领域发挥更大的作用。同时，这也可能会改变我们对AI能力的认知——AI不再是简单的工具，而是能够理解和学习人类专业技能的伙伴。

回到最初的问题，这项由上海AI实验室和复旦大学联合开展的研究不仅提出了一个技术解决方案，更重要的是它为我们展示了一种全新的思考方式。在AI快速发展的今天，这种思维方式的转变可能比任何具体的技术突破都更加重要。它提醒我们，有时候最大的创新不是在现有路径上走得更远，而是找到一条全新的道路。

Q&A

Q1：POLAR是什么？它与传统奖励模型有什么不同？ A：POLAR是一种新型的奖励模型训练方法，全称Policy Discriminative Learning。与传统方法直接学习"对错"标准不同，POLAR让AI学会识别不同策略之间的差异，就像训练一个裁判识别不同水平的运动员，而不是死记硬背评分标准。这种方法更灵活，泛化能力更强。

Q2：POLAR的训练效果有多好？值得关注吗？ A：效果非常显著。在STEM任务上，POLAR-7B的准确率从54.8%提升到81.0%，创意写作任务从57.9%提升到85.5%。更令人惊喜的是，只有7B参数的POLAR竟然超越了72B参数的现有最强模型。在强化学习应用中，它帮助各种AI模型实现了6-9个百分点的性能提升。

Q3：普通人能用上POLAR技术吗？它会如何影响我们的生活？ A：目前POLAR主要用于训练更好的AI助手和聊天机器人。未来我们可能会接触到由POLAR训练的AI，它们会更准确地理解我们的需求，提供更高质量的回答。在教育、客服、创作辅助等场景中，这种技术将让AI变得更聪明、更可靠。