使用场景
在教育领域，通过生成推理优化学习模型的奖励系统。
在商业应用中，利用 PRM 提高客户交互的自动化和精准度。
在 AI 研究中，作为工具评估和优化新模型的表现。
产品特色
通过生成推理优化过程奖励评估。
提高测试时计算的效率，节省计算资源。
支持复杂任务的动态奖励模型。
与大规模语言模型（LLM）相结合，提高生成质量。
在多种领域中应用，如教育、商业和 AI 研究。
提供开源资源，便于社区的学习与使用。
使用教程
访问 GenPRM 的 GitHub 页面，获取源代码。
根据文档安装所需的依赖包和环境。
加载预训练的过程奖励模型。
输入测试数据并运行模型进行评估。
分析生成的结果，并根据需求进行优化。
