大模型强化学习一次讲透：RLHF、DPO、GRPO、RLVR 到底怎么选？

摘要

以「程式碼修復 Agent」為案例，解釋大模型完成 SFT 後為何仍需強化學習，並釐清 RLHF、DPO、GRPO 等方法的差異與適用情境。觀眾將掌握針對工程實作選擇合適對齊策略的判斷力。

This video explains why reinforcement learning is needed after SFT for large models, using a code repair agent case to compare RLHF, DPO, GRPO, and RLVR.

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正在進行大模型後訓練、開發 Agent 工程或研究強化學習對齊的技術人員。

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