根据Andrew Ng的信息，DeepLearning.AI发布了由AMD人工智能副总裁Sharon Zhou授课的五模块LLM后训练课程，现已上线；来源：Andrew Ng在X平台。 据DeepLearning.AI课程页面，课程涵盖监督微调、奖励建模、RLHF、PPO、GRPO、LoRA以及部署前后评测设计；来源：DeepLearning.AI课程页面。 据Andrew Ng所述，后训练是前沿实验室将基础LLM变成可指令、可靠助手的关键技术，并能把仅约80%成功率的演示级系统提升为稳定一致的表现；来源：Andrew Ng在X平台。 据DeepLearning.AI课程页面，学习者将掌握利用RLHF对齐行为、用LoRA高效微调而无需重新训练整模型、准备数据集与合成数据、以及以进退关卡与反馈回路运营LLM生产流水线的技能；来源：DeepLearning.AI课程页面。

根据DeepLearning.AI在Twitter发布的信息，“使用GRPO进行LLM强化微调”课程的讲师将举办一场直播AMA，深入探讨强化学习微调在大语言模型中的实际应用（来源：DeepLearning.AI，2025年6月13日）。随着越来越多AI技术被用于加密货币交易策略和区块链分析工具，本次AMA为加密货币投资者和交易者提供了了解AI强化学习对交易效率和DeFi平台影响的机会。

据AndrewYNg报道，Predibase联合创始人TravisAddair与高级工程师grg_arnav开设了GRPO强化学习微调大语言模型（LLM）的新课程。该课程强调通过强化学习提升LLM性能，显示出AI优化持续进步。对于加密货币交易者而言，AI优化技术的普及有望影响专注于人工智能的加密项目及区块链应用，成为市场关注焦点（来源：AndrewYNg推特）。