UCLA 2025年春季推出了一套关于大型语言模型强化学习（RL for LLM）的精彩课程，内容涵盖基础理论、测试时计算优化、基于人类反馈的强化学习（RLHF），以及可验证奖励的强化学习（RLVR）等前沿主题。

这套课程不仅系统介绍了RL在LLM中的应用，还讨论了如何提升模型性能和可靠性，适合对RL与大模型结合感兴趣的研究者和工程师深入学习。

课程配套的YouTube播放列表和官方网站资源丰富，便于自学和实践。