根据@ch402，团队长期面临的挑战推动了归因图方法的开发，以解决Transformer电路中的透明度问题。这项创新技术有望提升AI相关加密项目的透明度，对以可解释AI为核心的加密货币和代币交易与安全产生积极影响（来源：@ch402, transformer-circuits.pub/202…）。

根据Chris Olah在推特上的观点（2025年5月13日），对单独神经网络及其子组件的深入研究对于提升模型可解释性和安全性非常重要。对于加密货币交易者而言，这种具体分析有助于发现与可解释AI和AI治理相关的代币项目机会。随着市场对透明AI需求的增加，相关基础设施类AI代币可能表现强劲，建议投资者关注这些板块的市场动态。