Im Bereich des mehrstufigen Reinforcement Learnings bestimmt die individuelle Belohnungsfunktion maßgeblich das resultierende Verhalten eines Modells. Wie AWS darlegt, entscheidet diese spezifische Funktion direkt darüber, was das System letztlich lernt („your custom reward function decides what the model actually learns“). Aus diesem Grund kommt der Konzeption einer zusammengesetzten Belohnungsstruktur für Amazon Nova Forge eine zentrale Rolle beim Training zu.
Zu den relevanten Schritten gehört hierbei die sichere Ausführung von modellgeneriertem Code innerhalb der Belohnungsfunktion („execute model-generated code safely inside it“). Zudem wird gezeigt, wie einzelne Komponenten instrumentiert werden müssen, um unbemerkte Fehlentwicklungen frühzeitig zu erkennen, welche die Belohnung zum Einsturz bringen können („instrument each component to catch the pitfalls that quietly collapse a reward“).