据@karpathy称，AI 应被视为软件2.0，通过优化明确目标来训练程序，可验证性成为任务是否易于自动化的首要指标，来源：@karpathy 于 X，2025年11月16日。 他指出，可验证任务需具备可重置环境、高效迭代与自动化奖励，使梯度下降或强化学习能进行大规模练习，来源：@karpathy 于 X，2025年11月16日。 他补充称，这类任务进展迅速并可超越数学与编程等领域的顶级专家，而创造性与强情境任务相对滞后，来源：@karpathy 于 X，2025年11月16日。 基于该框架解读至交易层面，具有明确可检验结果的加密流程如策略回测、成交执行滑点优化、做市仿真与链上异常检测更符合“可验证”特征，因而更易实现自动化，来源：基于@karpathy 于 X 的框架解读，2025年11月16日。 相对而言，缺乏快速反馈的主观宏观叙事与多步基本面综合在短期内较难自动化，这将影响 AI 优势在 BTC 与 ETH 交易流程中的落点，来源：基于@karpathy 于 X 的框架解读，2025年11月16日。