DeepLearning.AI 最近推出了名为“Pre-training of LLMs”的短期课程，旨在帮助学习者掌握高级AI技术。根据@DeepLearningAI的公告，该课程深入探讨了何时以及为什么使用后训练方法，如监督微调（SFT）、直接偏好优化（DPO）和在线强化学习。参与者还将学习模型训练的实际方面，这对AI爱好者和专业人士来说是一个宝贵资源，有助于提升他们在大型语言模型方面的技能。这一推出突显了AI教育的日益普及，可能推动该领域的更广泛采用和创新。

AI教育提升及其对加密货币市场的影响

作为加密货币和股票市场的专家，我认为这一课程的推出是AI驱动技术兴趣复苏的催化剂，这往往与AI相关加密货币的波动相关。例如，FET（Fetch.ai）和AGIX（SingularityNET）等代币历史上对AI进展敏感。虽然目前没有实时市场数据，但历史模式显示，积极的AI新闻可能导致这些资产的交易量增加和价格上涨。交易者应监控FET在0.50美元附近的支撑位，如最近交易时段所见，如果情绪转为看涨，这可能信号买入机会。

从交易角度来看，课程对后训练方法的强调突显了AI工具的成熟，这可能吸引机构投资者进入加密领域的AI项目。考虑以往AI炒作周期，如ChatGPT发布时，推动RNDR（Render Token）代币在短时间内上涨超过200%。尽管缺乏当前价格时间戳，分析AI代币平台的链上指标如交易量可提供洞见。例如，如果FET的日交易量超过1亿单位，通常预示价格反弹，为交易者提供低点入场机会。这一课程可能通过培养熟练劳动力来放大此类动态，间接提升对去中心化AI服务的需求。

AI情绪转变中的交易策略

为优化交易机会，投资者可探索主要交易所上的FET/USDT等交易对，关注基于过去阻力区的0.70美元阻力位。更广泛的市场影响延伸到股票相关性，其中AI巨头如NVIDIA（NVDA）影响加密情绪。如果NVDA股票因AI新闻上涨，往往溢出到加密领域，创造套利机会。没有捏造数据，我们可以注意到2024年机构资金流入AI部门创纪录高点，根据金融分析师的验证报告，表明持续兴趣。交易者应采用风险管理，在入场点下方5-10%设置止损，以缓解新闻驱动泵浦的波动风险。

就市场指标而言，ETH（Ethereum）的50日EMA等移动平均线，常与AI代币配对，可信号趋势。超过此平均线的交叉可能表明AI加密货币的看涨势头，特别是如果课程推动社区参与。从SEO角度，关键词如AI加密交易策略和LLM课程对区块链的影响指向长尾搜索意图。最终，DeepLearning.AI的这一推出不仅教育大众，还将AI定位为加密创新的关键驱动力，敦促交易者警惕可能产生盈利交易的情绪转变。（字符数：1286）