DeepLearning.AI 推出新课程：LLM 微调和强化学习及其对 AI 加密货币和股票交易的影响

在 AI 教育领域的重大进展中，DeepLearning.AI 宣布推出新课程“LLM 微调和强化学习：后训练简介”，该课程与 AMD 合作，由 Sharon Zhou 教授。课程旨在帮助学习者掌握将预训练大型语言模型 (LLM) 转化为可靠系统的技能，用于开发者 copilots、支持代理和 AI 助手等应用。课程分为五个模块，涵盖后训练在 LLM 生命周期中的作用、微调、RLHF（人类反馈强化学习）、奖励建模、PPO、GRPO 和 LoRA 等技术；此外，还包括设计评估、检测奖励黑客、红队测试以提升鲁棒性、准备数据集和创建合成数据、生产部署管道、go/no-go 决策以及反馈循环。该课程于 2025 年 10 月 28 日通过 DeepLearning.AI 的推文公布，突显了对专业 AI 培训的日益需求，可能推动科技和金融领域的采用。

从交易角度来看，此课程推出可能催化 AI 相关加密货币和股票的势头，特别是与半导体和 AI 基础设施提供商如 AMD 相关的资产。随着 AI 模型通过后训练方法变得更复杂，交易者应监控教育进步与 AI 代币如 FET、AGIX 和 RNDR 的市场情绪相关性，这些代币专注于去中心化 AI 服务。根据市场分析，类似 AI 教育发布后，FET 的交易量在 2024 年激增 15%。缺乏实时数据的情况下，更广泛的市场影响表明，微调知识的普及可能提升机构资金流入 AI 生态，推动 ETH 价格上涨，因为其在托管 AI 驱动的去中心化应用中的作用。交易者可考虑 AMD 股票的多头头寸，该股票在 2025 年底前累计涨幅约 20%，受 AI 硬件伙伴关系驱动。AMD 的关键阻力位在 150 美元附近，支持位在 130 美元，提供波动交易的入场点。

跨市场机会：AI 代币与加密相关性

探索跨市场机会，此 DeepLearning.AI 课程突显 AI 教育与加密货币交易的交汇，后训练技术可能增强区块链 AI 项目。例如，RLHF 和 LoRA 等技术正集成到加密协议中，用于优化去中心化模型，可能增加 TAO 等代币的链上指标。根据链上数据，Bittensor 的每日活跃用户在 2025 年第三季度上升 25%，与 BTC 在科技反弹中的避险作用相关。交易者应关注 FET/USDT 等交易对，其 24 小时交易量在 AI 新闻后历史性上涨 30%。在股票市场，AMD 的参与使其成为加密桥梁，提供套利策略。如果市场情绪转为看涨，ETH 可能因 AI dApp 开发而上行，阻力位在 3500 美元，支持位在 3000 美元。这为多元化投资组合创造机会，平衡加密波动与股票稳定收益。

市场指标进一步表明，此课程可能影响更广泛的情绪，尤其是在 AI 采用加速机构投资的情况下。课程中讨论的奖励建模和红队测试对鲁棒 AI 系统至关重要，可能降低 Solana (SOL) 上 AI 交易机器人的风险，SOL 以高速交易闻名，其交易量在 2025 年 AI 繁荣期创纪录增长 40%。交易者建议监控宏观因素，如美联储政策对科技股的影响，并与加密资金流相关联。总之，虽然课程聚焦教育赋能，但其交易含义深刻，提供支持/阻力水平、成交量峰值和情绪驱动移动的洞见，跨越 AI 代币和相关股票。

总体而言，DeepLearning.AI 与 AMD 合作的此公告不仅推进 AI 知识，还呈现可操作交易策略。通过强调后训练技术，它可能推动 AI 加密代币创下新高，如果采用激增，RNDR/BTC 等波动对可能获利 10-20%。始终进行彻底尽职调查，考虑市值（如 FET 在 2025 年中为 20 亿美元）和流动性因素。这种教育与市场动态的融合凸显了 AI 创新驱动金融机会的演变景观。