Der Ansatz demonstriert, wie TRL und OpenEnv genutzt werden können, um Sprachmodelle mit ungewöhnlichen, nicht-textuellen Zielen via Reinforcement Learning zu trainieren – relevant für Entwickler, die RL-Post-Training auf eigene Umgebungen übertragen wollen.