据DeepLearning.AI（@DeepLearningAI）官方消息，大多数大语言模型在初始状态下难以直接应用，需通过后训练提升指令遵循、推理能力及安全性。由华盛顿大学助理教授、Nexusflow联合创始人Banghua Zhu（@BanghuaZ）主讲的最新短期课程，深入讲解了大语言模型后训练的实际方法。课程指出，利用如人类反馈强化学习（RLHF）、指令微调等先进技术，可显著提升模型的企业定制化、合规与用户信任度。这一趋势为金融、医疗、客户服务等行业部署更安全、智能的AI解决方案带来巨大市场机会。信息来源：DeepLearning.AI官方发布。

根据Andrej Karpathy（@karpathy）的观点，在对AI系统应用人类反馈强化学习（RLHF）时，保持强有力的正则化至关重要（来源：Twitter，2025年6月25日）。Karpathy指出，正则化不足会导致模型输出质量下降，影响模型的精确性和可靠性。该观点提醒企业在利用RLHF优化大型语言模型时，必须重视正则化策略，以保障模型性能和输出可信度。这对于提升用户体验和商业应用中的AI可靠性具有直接意义。