据@DeepLearningAI称，研究者提出了GAIN-RL方法，通过利用模型的简单内部信号先训练最有用的样本来微调大语言模型，信息来源：DeepLearning.AI在X平台发布于2025年10月5日及The Batch文章摘要 hubs.la/Q03M9ZjV0。 据@DeepLearningAI称，在Qwen 2.5和Llama 3.2上，GAIN-RL在70至80个epoch内即可达到基线准确率，而非200个epoch，约快2.5倍，信息来源：DeepLearning.AI在X平台发布于2025年10月5日及The Batch文章摘要 hubs.la/Q03M9ZjV0。 据@DeepLearningAI称，该加速有助于降低计算成本并缩短面向数学与代码助手团队的迭代周期，这对评估AI训练效率与成本结构的交易决策具有直接参考价值，信息来源：DeepLearning.AI在X平台发布于2025年10月5日及The Batch文章摘要 hubs.la/Q03M9ZjV0。

根据萨姆·奥特曼的说法，计算资源的成本与其可产生的价值之间存在显著差异，50美分的计算可以产生500美元的价值。这一声明强调了在计算资源上投资高回报的潜力，这可能会影响技术和AI相关加密货币市场的交易策略。交易者可能会考虑投资与AI和云计算相关的代币，因为它们可能产生不成比例的价值。来源：萨姆·奥特曼的推特。

根据维塔利克·布特林的说法，14B精炼模型虽然不及全尺寸版本的性能，但在本地运行时提供了相当的效率，这可能会影响AI驱动的交易算法中的计算成本策略。