Trinity-RFT就像是一个专业教练，它帮助大语言模型通过与环境互动收集经验，并从这些经验中不断学习和改进。传统的强化学习方法，比如人类反馈的强化学习（RLHF）和基于规则的奖励强化学习，虽然取得了显著成功，但在处理动态、真实世界的持续学习方面仍有局限。