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 @DeepLearningAI，DeepLearning.AI 发布一门与 AMD 合作、由 Sharon Zhou 授课的五模块LLM后训练课程，内容涵盖后训练在LLM生命周期中的位置、RLHF与奖励建模、PPO与GRPO、LoRA、评测设计、奖励黑客检测、红队对抗、数据集准备与合成数据、以及包含上线放行决策与反馈回路的生产部署流程（来源：@DeepLearningAI，2025年10月28日）。根据 @DeepLearningAI，该课程目标是将预训练LLM打造成开发者Copilot、客服代理与AI助手背后的可靠系统（来源：@DeepLearningAI，2025年10月28日）。根据 @DeepLearningAI，公告明确AMD为官方合作方，这一确认的企业参与信息为交易者跟踪AI基础设施领域提供参考（来源：@DeepLearningAI，2025年10月28日）。

根据安德烈·卡帕西在2025年10月9日于Twitter发布的信息，他指出当前强化学习实践让LLM对异常产生过度恐惧，并强调异常是健康开发流程的正常组成部分。卡帕西号召签署其“LLM福利请愿”，以在出现异常时给予更合理的奖励设计。该帖未提及任何加密资产、代币或市场数据，来源未提供直接的市场更新。