⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。
1克隆仓库
把 awesome-RLHF 资源列表克隆到本地；README 未提供任何安装命令，克隆即完成获取。
git clone https://github.com/opendilab/awesome-RLHF.git2进入目录
进入克隆下来的仓库目录，全部资源清单都写在 README.md 中。
cd awesome-RLHF3阅读总览
查看 Overview of RLHF 章节，理解用强化学习结合人类反馈优化语言模型的基本思路。
4按年份看论文
Papers 章节按 2026、2025 至 2020 及更早分组，可快速定位最新研究。
5浏览代码与数据
Codebases、Dataset 章节汇总工程实现与数据集，Blogs、Books 提供延伸学习材料。
6查看多语言与贡献
Other Language Support 列出其他语言资源，Contributing 说明如何提交新的资源条目。
本地出现 awesome-RLHF 目录及 README.md，且能看到 Papers、Codebases 等章节标题，即为成功；无需启动任何服务。
Q：需要安装依赖或运行环境吗？
A：不需要。该项目是资源精选列表，README 中只有论文、代码库、数据集、博客和书籍的链接，没有安装或运行步骤。
Q：怎么快速找到最新论文？
A：直接翻到 README 的 Papers 章节，它按年份倒序排列，最上面就是最新年份的论文列表。
Q：有中文或其他语言版本吗？
A：README 目录中有 Other Language Support 章节，可查看其中列出的其他语言资源。
Q：如何向列表贡献资源？
A：README 设有 Contributing 章节，按其说明提交即可；仓库声明会持续更新以跟踪 RLHF 前沿。
awesome-llm、RLHF-Reward-Modeling、awesome-reinforcement-learning
awesome-RLHF 是评测安全领域的开源项目，由 opendilab 开发，2023 年首次发布。
在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（4,426）位列前 10%，在评测安全分类的 466 个项目里位列前 6%。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-19。开源资源列表，完全免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：研究者快速调研RLHF领域，找关键论文和基线方法。同类可对比的替代方案包括 awesome-llm、RLHF-Reward-Modeling、awesome-reinforcement-learning。
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