यह पत्र केवल संख्यात्मक पुरस्कारों का उपयोग करके सुदृढीकरण सीखने (आरएल) की तीन प्रमुख Limitations (प्रदर्शन पठार, आत्म-प्रतिबिंब की सीमित प्रभावशीलता और लगातार विफलता) कमियों को प्रस्तुत करता है, और उन पर काबू पाने के लिए प्राकृतिक भाषा आलोचना को एकीकृत करने वाले उपन्यास सुदृढीकरण सीखने के ढांचे, क्रिटिक-जीआरपीओ का प्रस्ताव करता है। क्रिटिक-जीआरपीओ संख्यात्मक और प्राकृतिक भाषा प्रतिक्रिया दोनों का एक साथ लाभ उठाकर नीति अनुकूलन करता है, और विशेष रूप से, एक आकार देने वाले फ़ंक्शन का उपयोग करता है जो सही (विशेष रूप से अपरिचित) सुधारों के लिए सीखने को बढ़ाता है और गलत सुधारों को दंडित करता है। Qwen2.5 और Qwen3 मॉडल का उपयोग करने वाले प्रायोगिक परिणाम बताते हैं कि क्रिटिक-जीआरपीओ लगातार आठ विविध अनुमान कार्यों पर पारंपरिक पर्यवेक्षित सीखने और आरएल-आधारित ठीक-ट्यूनिंग विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है
