据@karpathy称，nanochat现已具备明确身份并可说明自身能力，包括其为由他构建的nanochat d32、成本约$800且在非英语方面较弱，这些均通过合成数据定制实现，来源: x.com/karpathy/status/1980508380860150038。 他发布了一个示例脚本，展示如何生成多样化合成对话并在中期训练或SFT阶段混入，强调保持数据熵以避免重复性，来源: x.com/karpathy/status/1980508380860150038。 他指出基础LLM本无固有个性或自我认知，需通过精心策划的合成数据显式“加装”，来源: x.com/karpathy/status/1980508380860150038。 对交易者而言，$800的定制成本基准与开源流程，为评估开源AI智能体开发与AI相关代币和AI概念股的采用路径提供具体参照，来源: twitter.com/karpathy/status/1980665134415802554。