2025年7月9日，Andrew Ng 宣布了一门关于大型语言模型（LLM）后训练的新课程，这一发展标志着AI教育领域的重要进步。该课程由华盛顿大学的助理教授兼NexusflowX联合创始人Banghua Zhu授课，专注于后训练和定制LLM以有效遵循指令或回答问题。后训练技术，如微调和基于人类反馈的强化学习（RLHF），已成为特定应用部署LLM的核心。根据2025年的行业分析，全球AI市场预计到2027年将达到7337亿美元，对定制AI解决方案的需求激增。这门课程满足了专业人士将预训练模型适配到特定用例（如客户服务聊天机器人或医疗、法律领域的专业助手）的迫切需求，为企业和开发者提供了实用技能。

从商业角度看，后训练LLM的能力为市场开辟了巨大机会。各行业公司都在寻求定制AI工具以提升效率和客户参与度。例如，根据2024年的研究，微调后的LLM可将金融领域的运营成本降低高达30%。然而，挑战包括高昂的计算成本（截至2025年中，微调大型模型可能超过10万美元）和对大规模标注数据集的需求。解决方案包括利用云端AI服务和开源工具降低成本，并与学术机构合作获取前沿研究。未来，随着2025年监管框架的演变，遵守数据隐私和模型偏见相关法规至关重要。这门课程帮助参与者抓住市场机遇，同时应对技术和伦理挑战，为教育和医疗等行业的转型提供了潜力。