据 @karpathy 所述，CPython 的 random.seed 会对整数种子取绝对值，导致 seed(3) 与 seed(-3) 产生完全相同的随机序列，因实现对 PyLong 参数调用绝对值而丢弃符号位（来源：twitter.com/karpathy/status/1998236299862659485；来源：github.com/python/cpython/blob/main/Modules/_randommodule.c#L321）。Python 文档说明如果 a 是 int 则直接使用，核心生成器为 MT19937，但仅保证相同种子生成相同序列，并未承诺不同种子一定产生不同序列（来源：docs.python.org/3/library/random.html）。Karpathy 指出其在 nanochat 中用正负号区分训练/测试种子，结果导致 train=test 的数据泄漏，带来严重的可复现性与过拟合风险（来源：twitter.com/karpathy/status/1998236299862659485）。对使用 Python 进行策略仿真、Monte Carlo 风险评估或机器学习评测的加密量化团队，应立即排查任何依赖正负号区分种子或默认 seed(n) != seed(-n) 的流程，以避免回测偏差与绩效失真（来源：twitter.com/karpathy/status/1998236299862659485）。建议措施包括避免以符号位区分种子、使用字符串或字节种子（在 version 2 下通过 SHA-512 哈希）、或按 Karpathy 提示显式编码符号位为 2*abs(n)+int(n<0)（来源：docs.python.org/3/library/random.html；来源：twitter.com/karpathy/status/1998236299862659485）。

据@karpathy称，交易者应以规则化原则为先，避免事后“银河脑”式的自我辩解，并给出两条可执行策略：坚持原则，以及在财务与社交层面持有“正确的包袱”；来源：@karpathy 在 X，2025年11月17日；x.com/VitalikButerin/status/1986906940472238108。 据@karpathy称，采用简单的约束型规则优于灵活的效用计算，有助于在波动期坚持入场标准、仓位上限和明确的禁交易条件；来源：@karpathy 在 X，2025年11月17日。 据@karpathy称，将持仓与长期信念和社交资本对齐，可减少在压力下追逐陌生叙事的冲动，提升加密市场中的执行一致性；来源：@karpathy 在 X，2025年11月17日。

据 @karpathy 表示，文本扩散可以用带双向注意力的普通 Transformer 实现，通过按噪声日程反复重掩码并重新采样所有 token。来源：@karpathy。 他称，扩散是图像与视频生成的主流范式，而文本以自回归为主，音频两种方式并存。来源：@karpathy。 他补充，去除繁复形式化后可得到简单基线算法，离散扩散在连续情形上更接近流匹配。来源：@karpathy。 他解释，自回归是仅向后注意并追加 token，而扩散是在双向注意下刷新整块 token 画布。来源：@karpathy。 他指出，双向注意力能带来更强的语言模型，但因无法在序列维并行，使训练成本更高。来源：@karpathy。 他还提出，LLM 堆栈中可能进一步在两种范式之间进行插值或泛化。来源：@karpathy。 对交易者而言，关键在于双向文本扩散相对自回归的训练成本权衡，这直接影响对训练效率的评估。来源：@karpathy。

据@karpathy表示，nanochat是一个从零构建的极简全栈管线，可通过一条脚本在云端GPU上训练并部署简单的ChatGPT式LLM，并在约4小时内通过网页端与模型对话，实现端到端训练与推理流程。来源：@karpathy。 他称该代码库约8,000行，涵盖Rust实现的分词器训练、在FineWeb上的预训练及CORE评估、基于SmolTalk与多选数据的中期训练与工具使用、SFT、基于GRPO在GSM8K上的可选强化学习，以及带KV缓存的推理引擎、Python工具、CLI与类ChatGPT网页端，并生成自动化报告卡。来源：@karpathy。 披露的成本与时长基准为：8卡H100约4小时成本约100美元、约41.6小时成本约1000美元；一个24小时、depth-30的示例可在MMLU取得40分段、ARC-Easy 70分段、GSM8K 20分段。来源：@karpathy。 据此推算，隐含的算力价格约为每H100小时约3.1美元（约100美元对应32个H100小时），较长训练下约为每H100小时约3.0美元（约1000美元对应332.8个H100小时），为交易者提供AI训练支出建模所需的GPU小时成本基准。来源：@karpathy。 他还表示约12小时即可在CORE指标上超过GPT-2，且随训练规模提升能力增强，将nanochat定位为透明的强基线方案、LLM101n的压轴项目并具备研究基座潜力。来源：@karpathy。 对于关注AI基础设施的加密市场参与者，这些成本与性能披露为评估面向开源LLM训练的中心化与去中心化GPU算力需求提供锚点。来源：@karpathy。

据 @karpathy 表示，此前关于计算机视觉将迅速取代放射科医生的预测并未发生，该行业仍在增长而非萎缩。来源：@karpathy 于 X，2025-09-25。 据 @karpathy 称，原因包括基准测试过于狭窄且难以覆盖真实复杂场景、放射科工作远不止图像识别、以及监管、保险与法律责任、扩散与机构惯性等部署现实。来源：@karpathy 于 X，2025-09-25。 据 @karpathy 指出，Jevons 悖论适用：当 AI 工具加速放射科医生时，影像解读总需求可能上升而非下降。来源：@karpathy 于 X，2025-09-25。 据 @karpathy 表示，AI 更可能先作为工具被采用，使工作重心转向监控与监督；由短、机械、独立、封闭且容错的任务构成的岗位更可能更早发生改变。来源：@karpathy 于 X，2025-09-25。 对交易而言，这一框架强调 AI 在高风险、强监管领域的渐进式落地与工作量扩张，对关注算力利用率的 AI 主题资产与加密叙事具有参考价值。来源：@karpathy 于 X，2025-09-25。 完整文章链接由 @karpathy 分享于 Works in Progress。来源：@karpathy 于 X，2025-09-25。

根据@karpathy，需将人类知识、传感器与执行器从“人类优先、人类可读”转向“LLM优先、LLM可读”，例如每本教材的PDF/EPUB都可映射为完美的机器可读表示，服务于AI智能体。来源：x.com/karpathy/status/1961128638725923119 对交易者而言，这一方向意味着对去中心化、可扩展的机器可读语料存储需求上升，与Filecoin的内容寻址存储与检索模型及Arweave的永久存储特性相契合。来源：x.com/karpathy/status/1961128638725923119；docs.filecoin.io；docs.arweave.org LLM优先流程还需要索引与语义查询层，对应The Graph的子图索引架构以使结构化数据可被应用高效查询。来源：x.com/karpathy/status/1961128638725923119；thegraph.com/docs LLM与智能体工作负载的训练与服务依赖分布式GPU算力，对应Render Network的去中心化GPU市场。来源：x.com/karpathy/status/1961128638725923119；docs.rendernetwork.com 智能体与传感器/执行器的交互需要链上智能体框架与小额支付能力，对应Fetch.ai提供的自治智能体工具链。来源：x.com/karpathy/status/1961128638725923119；docs.fetch.ai

根据Andrej Karpathy（@karpathy）的推文及其演讲资料，最新的大型语言模型（LLM）和Software 2.0理念正在加速技术在加密货币和区块链领域的扩散与应用（来源：Karpathy，Twitter，2025年6月19日）。这为加密货币交易者带来AI驱动协议、智能合约自动化和DeFi交易策略等新机遇。Karpathy的相关内容为交易者提供了利用AI技术提升自动化交易、风险管理和发现新型区块链项目的具体思路。

根据Andrej Karpathy的推文，参加vibe coding黑客松让他能够快速开发出集成认证、支付和部署功能的Web应用，展示了现代开发框架如何帮助非Web开发者实现全栈构建（来源：@karpathy，2025年5月1日Twitter）。这为关注无代码、低代码和Web3基础设施的加密项目及相关代币提供了交易优势，因为更快的开发周期可推动项目快速上线和生态扩张。