Add reward model

docs/chapter7/7.1 强化学习的目标.md

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 - 价值函数（Value Function） ：这是一种对策略的评估工具，旨在预测从当前状态出发，长期来看能够获得的总奖励。值函数帮助智能体不仅考虑当前步骤的奖励，而且能更好地权衡短期和长期的收益。
 - 模型（Model） ：在有些强化学习系统中，我们会建立一个环境模型，帮助智能体预见其动作的结果。这在很多复杂计算情况下非常有用。
 
+![Reinforcement Learning](./images/7.1-1.png)
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 这些元素共同作用，帮助智能体通过不断地在虚拟环境中试错来学习最佳的行动策略。在强化学习中，智能体是学习和决策的主体。它通过以下步骤与环境进行交互：
 
 1. 观察状态 ：智能体首先观察当前的状态（State）。