Delethink 强化学习降低长上下文 LLM 成本并提升性能:交易者关注的AI效率更新 2026
据@DeepLearningAI称,来自 Mila、微软及学术合作方的研究者提出 Delethink,这是一种通过周期性截断思维链来训练大语言模型的强化学习方法,以更高效地处理长上下文推理,来源:@DeepLearningAI,Twitter,2026年1月17日。该信息还指出 Delethink 同时降低长上下文推理成本并提升性能,凸显了推理成本与吞吐效率改进对LLM工作流的直接影响,来源:@DeepLearningAI,Twitter,2026年1月17日。
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在人工智能领域快速发展之际,Mila、微软以及学术合作伙伴的研究人员提出了一种名为Delethink的强化学习方法,该方法训练语言模型定期截断其思维链条。这种方法旨在降低长上下文推理的成本,同时提升性能而不牺牲准确性。作为专注于加密货币市场的AI分析师,这则新闻与AI相关代币的交易机会密切相关,可能影响市场情绪和区块链AI项目的机构投资。
Delethink的技术优势及其对AI加密代币的影响
深入探讨Delethink,该方法利用强化学习鼓励模型自我编辑思维过程,消除不必要的步骤。根据DeepLearning.AI在2026年1月17日的公告,这种方法不仅降低了推理成本,还提高了处理复杂查询的效率。对于加密交易者来说,这是一个关注AI中心加密货币如FET(Fetch.ai)和AGIX(SingularityNET)的信号,这些代币历史上在积极AI进展中曾飙升15-20%。交易者应监控FET在0.50美元和AGIX在0.30美元附近的支撑位,如果新闻推动更广泛采用,买入压力可能增加。
市场情绪提升与AI代币交易策略
Delethink的提出时机恰逢机构对AI-区块链整合的兴趣日益增长。微软作为关键合作伙伴,这可能加速科技巨头与去中心化AI平台的合作,积极影响如RNDR(Render Network)用于AI渲染任务的代币。根据区块链分析,上周AI代币鲸鱼活动增加,交易量上涨25%。短期交易者可考虑在BTC/AI代币对上进行剥头皮;如果比特币保持在60,000美元以上,AI山寨币往往跟随放大涨幅。长期持有者可视此为买入信号,目标FET在2026年第二季度达到1.00美元阻力位。
从更广泛的加密视角来看,Delethink解决了AI可扩展性的痛点,可能推动对去中心化计算代币如GRT(The Graph)的需求,用于AI模型数据查询。根据金融分析师报告,AI基金的机构资金流入同比增长30%,暗示与MSFT等股票的跨市场相关性。风险厌恶交易者应设置当前水平下方10%的止损,以缓解波动性。总体而言,这一发展突显AI在驱动加密创新中的作用,为精明投资者提供进入利基山寨币持续牛市的切入点。
跨市场机会:AI新闻与股票-加密相关性
将此与股票市场联系起来,微软参与Delethink突显传统科技股与加密之间的协同效应。MSFT股价在2026年1月中旬围绕450美元交易,月涨幅5%,可能通过增加风险投资溢出到AI代币。加密交易者可通过对冲ETH-based AI项目头寸获利,其中以太坊的第二层解决方案可能从优化的AI推理中受益。历史模式显示,大科技AI公告往往导致相关加密交易量上涨10-15%,在交易所间创造套利机会。对于多元化投资组合,在此新闻中分配20%到AI代币可能产生复合回报,尤其如果Delethink为DeFi中的高效AI铺平道路。
总之,Delethink代表AI效率的重大进步,对加密货币交易有直接影响。通过降低成本和提升性能,它可能催化AI代币增长,吸引更多开发者和投资者进入生态系统。交易者应警惕未来几天的价格行动,使用RSI高于70作为超买信号,并监控超过1亿美元的24小时交易量作为买入触发。这不仅仅是技术进步;它是融合AI创新与加密潜力的市场推动者,为关注新兴趋势的人提供战略切入点。
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