据安德烈·卡尔帕西（Andrej Karpathy）称，他在X上引用的投票显示，约有一半受访者表示他们主要使用代理模式编码，这与他预期的50%自动补全、30%手写、20%代理不一致，来源：Andrej Karpathy 于 X，2025年10月3日，https://x.com/karpathy/status/1974106507034964111；投票链接 https://x.com/karpathy/status/1973892769359056997。他表示自己的主要工作流是自动补全，并在无益时关闭，代理主要用于样板代码或不熟悉的技术栈，并进行大量审阅和修改，来源：Andrej Karpathy 于 X，2025年10月3日，https://x.com/karpathy/status/1974106507034964111。他警示当任务深度复杂或偏离数据流形时，LLM会生成臃肿且易出隐蔽错误的代码，因此代理模式尚未准备好撰写约一半的专业代码，来源：Andrej Karpathy 于 X，2025年10月3日，https://x.com/karpathy/status/1974106507034964111。他呼吁由严肃机构重跑该投票，强调实际采纳率仍存在不确定性，来源：Andrej Karpathy 于 X，2025年10月3日，https://x.com/karpathy/status/1974106507034964111。他的发言未提及加密货币或区块链，来源：Andrej Karpathy 于 X，2025年10月3日，https://x.com/karpathy/status/1974106507034964111。

据 @karpathy 称，Tinker 让研究者和开发者在数据、损失函数与训练算法上保留约 90% 的算法创造性控制，同时将基础设施、正反向计算与分布式训练交由框架处理。来源：@karpathy 于 X，2025年10月1日，https://twitter.com/karpathy/status/1973468610917179630 据 @karpathy 称，Tinker 可将 LLM 后训练的典型复杂度降至 10% 以下，相较“上传数据、代为训练 LLM”的常见方案更低摩擦。来源：@karpathy 于 X，2025年10月1日，https://twitter.com/karpathy/status/1973468610917179630 据 @karpathy 称，这种对后训练流程的“切分”既能委托重体力工作，又能保留对数据与算法的主要控制权，是更有效的实践折中。来源：@karpathy 于 X，2025年10月1日，https://twitter.com/karpathy/status/1973468610917179630 据 @karpathy 称，微调并非主要用于“风格化”，而是聚焦任务范围收窄；当拥有大量训练样本时，针对窄任务微调的小模型在效果与速度上可优于对大模型的大量少样本提示。来源：@karpathy 于 X，2025年10月1日，https://twitter.com/karpathy/status/1973468610917179630 据 @karpathy 称，生产级 LLM 应用日益呈现 DAG 流水线协作形态，部分环节适合提示驱动，但许多组件以微调效果更佳，Tinker 将微调过程简化为“轻而易举”，便于快速试验与迭代。来源：@karpathy 于 X，2025年10月1日，https://twitter.com/karpathy/status/1973468610917179630；补充参考：Thinky Machines 帖子，https://x.com/thinkymachines/status/1973447428977336578

据@karpathy称，理查德·萨顿质疑LLM是否真正符合“苦涩教训”，因为其依赖有限且带有人类偏见的人类数据，这对“数据与算力堆叠即可无限扩展”的假设提出挑战，来源：@karpathy。 萨顿主张以强化学习为核心的经典架构，通过与世界交互学习，不进行大规模监督式预训练或人类“遥操作”，并强调以“乐趣、好奇心、世界模型预测质量”等内在动机作为奖励信号，来源：@karpathy。 他强调智能体应默认在测试阶段持续学习，而非“一次训练、永久部署”的静态范式，来源：@karpathy。 卡尔帕提指出，尽管AlphaZero展示了纯RL可超越以人类棋谱初始化的系统（AlphaGo），但围棋是封闭简化环境；前沿LLM通过人类文本初始化数十亿参数，并普遍用RL微调，预训练更像为解决冷启动的“简陋版进化”，来源：@karpathy。 他补充称，当今LLM在预训练、数据策展与RL环境等环节都深受人类工程影响，该领域或仍不足够“苦涩教训化”，来源：@karpathy。 在可操作方向上，他点名内在动机、好奇心、赋能、自博弈与文化等路线，以推动超越“刷榜与堆板子”的研究，凸显AI智能体叙事的活跃度，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 的说法，他在2025年9月13日的X帖子中提到了2021年的GSM8K论文段落，强调对大模型推理评估的持续关注（来源：Andrej Karpathy，2025年9月13日X帖子）。GSM8K是一项用于评估语言模型多步推理能力的小学数学文字题基准，被用作量化推理进步的核心指标（来源：Cobbe 等，GSM8K 论文，2021年）。由于该帖子未宣布任何新模型、数据集或基准分数，目前对AI概念加密资产没有直接且可验证的交易催化（来源：Andrej Karpathy，2025年9月13日X帖子）。交易者应等待可测的GSM8K分数提升或发布说明再进行布局，因为GSM8K专门用于量化推理提升（来源：Cobbe 等，GSM8K 论文，2021年）。

根据@karpathy的消息，苹果新款iPhone发布会将于今日上午10点直播，距离其发文约1.5小时，为AAPL交易者提供清晰的新闻时间窗口以制定事件驱动策略（来源：@karpathy，X，2025年9月9日）。他表示自2007年以来每年都会观看，并再次期待iPhone mini但不指望会出现（来源：@karpathy，X，2025年9月9日）。该帖未提及任何加密货币，因此在直播前该来源未提供对加密市场的直接信号（来源：@karpathy，X，2025年9月9日）。

根据 @karpathy，OpenAI 的 GPT-5 Pro 在他用“CC”断断续续尝试约一小时未果后，仅用约10分钟就产出可直接运行的代码，显示其在复杂问题上的强劲定性表现。来源：@karpathy（X，2025年9月5日）。 他补充称让“CC”阅读了 GPT-5 Pro 的结果后，对方写了两段文字表示赞赏，进一步强化了其对 GPT-5 Pro 代码生成质量的正面评价。来源：@karpathy（X，2025年9月5日）。 该帖提供了对 GPT-5 Pro 编码能力的开发者级背书，但未包含任何市场反应、价格表现或产品发布信息，因此交易者应将其视作情绪信号而非量化催化。来源：@karpathy（X，2025年9月5日）。

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@karpathy的说法，预训练时代的关键投入是大规模且多样、高质量的互联网文本，而有监督微调时代的关键投入是高质量的对话数据集，通常由合同工产出问答内容。来源：Andrej Karpathy 在X，2025年8月27日。 这表明瓶颈与价值捕获正转向对精心整理的对话数据及可扩展标注产能的掌控，这直接影响AI模型的竞争优势分布。来源：Andrej Karpathy 在X，2025年8月27日。 对加密市场而言，数据稀缺主题与链上去中心化数据整理与变现的叙事相呼应，使数据相关的AI‑加密细分成为观察资金与催化流向的重点。来源：Andrej Karpathy 在X，2025年8月27日。

据 @karpathy 表示，他的 LLM 辅助编程正从单一最优方案转向将多种工作流组合使用，来源：@karpathy 于 2025 年 8 月 24 日在 X 的发布。 他称其中一个主力流程约占使用量的 75%，其余为辅助工作流，来源：@karpathy 于 2025 年 8 月 24 日在 X 的发布。 帖子将此描述为其持续探索最佳 LLM 辅助编程体验的一部分，来源：@karpathy 于 2025 年 8 月 24 日在 X 的发布。 帖子未披露具体工具、产品、评测数据、交易代码或任何加密资产，也未提供量化表现或市场影响信息，来源：@karpathy 于 2025 年 8 月 24 日在 X 的发布。

根据Andrej Karpathy的说法，随着针对长链路任务的基准刷分增多，LLM正变得“默认过于Agent化”，在编程等场景中模型会倾向于较长时间的推理，来源：Andrej Karpathy，X，2025年8月9日。 根据Andrej Karpathy的说法，这种默认行为超出了他的日常使用需求，体现了从业者更偏好短促、可控推理的实际诉求，来源：Andrej Karpathy，X，2025年8月9日。 根据Andrej Karpathy的说法，该帖为定性从业者观点，没有给出量化指标、厂商信息或任何与加密资产相关的内容，因此未直接指向AI股票或加密AI代币的短期市场影响，来源：Andrej Karpathy，X，2025年8月9日。

根据Andrej Karpathy的分析，2024年将出现大量定制聊天AI的发布，2025年则会迎来代码AI的集中推出。这一AI技术浪潮有望加快去中心化AI平台和智能合约自动化的发展，推动与AI和区块链结合的加密货币需求上升（来源：Andrej Karpathy）。

根据karpathy的分析，以太坊联合创始人Vitalik Buterin发出重要警告，称如果去中心化未能妥善实施，生态系统将面临风险，他特别指出了许多Layer-2和DeFi项目的安全漏洞。对交易者而言，这强调了对项目安全性进行尽职调查的必要性。在具有直接市场影响的开发新闻方面，比特币Layer-2网络Botanix已上线主网，实现了EVM兼容性和5秒的出块时间，旨在增强比特币（BTC）上的DeFi生态。同样，瑞波（Ripple）也推出了XRP Ledger的EVM兼容侧链，并将使用XRP作为其原生Gas代币，这可能增加其效用和需求。进一步标志着市场成熟的信号是，金融巨头德意志银行计划在2024年推出加密托管服务，而Robinhood正在推出其基于Arbitrum的自有Layer-2网络用于资产代币化，这些都表明机构采用正在深化，可能推动未来的资本流入。

根据@karpathy的分析，去中心化金融（DeFi）协议正面临一个关键威胁，这个威胁并非来自智能合约漏洞，而是来自薄弱的操作安全（OPSEC），这使其成为朝鲜等民族国家黑客的软目标。作者强调，攻击者正在利用人为弱点，例如不充分的密钥管理、未经审查的贡献者以及通过Discord等不安全平台进行的治理，这些问题已导致了如6.25亿美元的Ronin桥漏洞和针对Bybit的攻击等重大事件。在比特币（BTC）交易价格约为108,009.02美元，以太坊（ETH）价格为2,512.17美元的市场背景下，这种操作上的疏忽对项目金库和代币稳定性构成了重大风险，值得交易者关注。该分析进一步警告说，随着加密行业（包括像Coinbase这样的主要参与者）与传统权力结构的日益紧密，它正面临着稀释其去中心化核心密码朋克价值观的风险，这可能长期损害投资者的信心和数字资产的基本价值主张。

根据@karpathy的分析，真实世界资产（RWA）代币化已超越概念验证阶段，由贝莱德（BlackRock）、阿波罗（Apollo）和KKR等主要机构发行的代币化资产已超过200亿美元。下一阶段的增长将由五大技术驱动（包括第一层和第二层网络扩展及机构级托管）和五大市场驱动（如监管清晰度提高和覆盖所有资产类别）共同推动。分析指出，流通量超过1500亿美元的稳定币和代币化国库券（如BUIDL）是已验证的成功用例，创造了优质的链上抵押品和收益工具。尽管当前市场数据显示比特币（BTC）报105,534.44美元（下跌1.772%），以太坊（ETH）报2,396.98美元（下跌4.039%），呈现短期波动，但机构在私人基金、结构化信贷和股票代币化方面的潜在趋势正在加速，预示着一个更高效、全天候的全球金融体系即将到来。

根据@karpathy的分析，交易者应保持高度警惕，因为一个名为“著名千里马”的朝鲜黑客组织正在部署名为PylangGhost的新型Python恶意软件，以攻击加密货币从业者。思科Talos的一份报告指出，该恶意软件隐藏在冒充Coinbase和Uniswap等顶级公司的虚假工作申请中，旨在窃取超过80个浏览器扩展程序的凭证和数据，其中包括MetaMask、Phantom和TronLink等关键钱包。这一安全威胁出现之际，加密市场正显示出显著的强势。市场数据显示，以太坊（ETH）已飙升5.41%至2620.25美元，Chainlink（LINK）上涨4.21%至13.86美元，Solana（SOL）上涨1.20%至152.61美元。该报告还强调了人工智能和Web3的长期融合趋势，以MANSA的Nkiru Uwaje等创新者为例，其项目获得了Tether的种子前融资，这表明尽管存在安全风险，风险资本对该领域的兴趣依然不减。

根据@karpathy的分析，在现货比特币ETF推出近一年半后，财务顾问在向客户推荐比特币（BTC）方面仍持谨慎态度，大多数仍处于学习阶段。Hashdex的Gerry O'Shea指出，顾问们的主要担忧包括波动性、能源消耗以及与犯罪活动的关联。尽管如此，O'Shea预测比特币和稳定币将成为2025年数字资产的两大主题，这将使以太坊（ETH）和Solana（SOL）等智能合约平台因其在稳定币生态系统中的基础性作用而对投资者越来越有吸引力。根据提供的市场数据，BTC的交易价格约为107,469美元，ETH约为2,437美元，SOL接近151美元。该分析还强调，人工智能和区块链的日益融合是未来创新的主要驱动力，并指出多元化人才的协作对于构建稳健的金融和技术系统至关重要。

据 Acyn 称，加密货币行业密码朋克价值观的淡化，例如 Coinbase 的政治赞助，可能削弱投资者信心并加剧市场波动风险。这种变化可能提升比特币（BTC）和以太坊（ETH）等主要加密货币的交易不确定性，当前 BTC 价格为 107,228.10 美元，ETH 为 2,425.56 美元，影响投资决策。

据Hyperion Decimus专家称，数字资产提供定量回报多样性，其风险回报比超过标准普尔500指数三倍以上。优势包括公共区块链的实时透明度、资本效率以及Web3演变带来的可访问性改善，如多方计算钱包等技术。诸如FTX和Celsius事件引发的近期偏见，以及对传统金融风险如部分准备金银行体系的理解不足等障碍可以被克服。为在波动市场中获取超额收益，建议采用策略如对以太坊ETH等资产组合进行定期定额投资，以及基于趋势的投资，关注采用率、月度数据和技术进展。HD Acheilus基金提供主动管理解决方案，交易加密指数以从市场上涨趋势中获利并避免下跌。

根据Francisco Rodrigues，比特币（BTC）交易价格在105,000美元附近，24小时内下跌1.4%，因特朗普称伊朗领导人为‘易受攻击目标’导致地缘政治风险升级，Polymarket预测美国冲突概率升至62%。机构积累支撑需求，如Strategy通过STRD优先股发行增持超10,000 BTC，The Blockchain Group本周购入182 BTC，QCP Capital分析师指出尽管中东动荡BTC仍守住100,000美元关键位。美国参议院批准稳定币GENIUS法案被视为行业结构性胜利，交易者关注美联储预计维持利率不变的决定以及Deribit上BTC认沽期权需求增加。