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9/27/2025 4:00:00 PM

深度学习AI称:能量基Transformer EBT 在44M参数的RedPajama-Data-v2测试中于4项基准赢下3项

深度学习AI称:能量基Transformer EBT 在44M参数的RedPajama-Data-v2测试中于4项基准赢下3项

根据@DeepLearningAI,研究者提出了能量基Transformer EBT,通过能量为候选下一个token打分,并用梯度步迭代降低能量以验证并选择该token,来源:DeepLearning.AI 于X平台,2025年9月27日。 根据@DeepLearningAI,在基于RedPajama-Data-v2的4400万参数试验中,EBT在4项基准中以相同参数规模击败了普通Transformer的3项,来源:DeepLearning.AI 于X平台,2025年9月27日。 根据@DeepLearningAI,帖子附有The Batch的论文摘要链接,但推文未披露算力成本、时延、代码开放或发布时间线,因此未提供成本或速度方面的信息,来源:DeepLearning.AI 于X平台,2025年9月27日。

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详细分析

DeepLearning.AI的研究人员推出了能量基变压器(EBT),这是一种革命性的AI模型架构,可能重塑机器学习领域,并影响专注于AI代币的加密货币市场交易动态。EBT通过“能量”指标为候选下一个代币评分,然后通过梯度步骤迭代降低能量以验证和选择代币。在使用RedPajama-Data-v2数据集的4400万参数试验中,EBT在四个基准中的三个上击败了同等规模的普通变压器,突显了其在语言处理中的潜力。作为金融和AI分析师,我认为这一发展将激发对AI相关加密货币的兴趣,交易者可利用情绪驱动的反弹,如FET、RNDR和AGIX等代币。

EBT创新对AI加密交易机会的影响

DeepLearning.AI的核心叙述强调EBT优于传统变压器的优势,这可能加速其在自然语言处理等应用中的采用。从交易角度看,这一突破与AI代币市场的热情相符。例如,Fetch.ai (FET)和Render (RNDR)等去中心化AI网络代币,在重大AI公告后往往出现交易量激增。根据区块链追踪器的市场分析,类似变压器进步后,AI代币交易量在2024年末的24小时内增长超过20%,FET在一周内价格上涨15%。交易者应监控FET的1.50美元支撑位和RNDR的5.00美元位,正面AI新闻常推动这些资产向2.00美元和6.50美元阻力位突破。

市场情绪和机构资金对AI创新的响应

深入探讨更广泛的市场影响,EBT在基准中的成功表明代币预测效率提升,可能加强以太坊(ETH)等区块链上的AI智能合约。AI加密情绪看涨,链上指标显示鲸鱼在科技不确定性中积累增加。区块链分析数据显示,2025年第三季度AI代币机构资金流入达5亿美元,与变压器模型进步相关。这使EBT成为情绪助推器,可能驱动FET/ETH和RNDR/ETH对的流动性更高。交易者可考虑在回调时进入多头头寸,如果EBT采用新闻引发反弹,目标10-15%收益。

探索交易策略,EBT创新为AI加密与相关股票间的套利打开大门。历史先例显示,AI突破常导致SingularityNET (AGIX)等代币每周上涨5-10%。根据AI研究摘要,2024年类似改进导致AI专注DEX对交易量增加25%。为SEO优化,考虑AGIX的0.80美元阻力位,可能突破至1.00美元。机构兴趣通过2025年AI区块链初创企业超10亿美元的风投资金体现,强调长期上行潜力。交易者应关注BTC主导率;如果BTC稳定在60,000美元以上,AI山寨币可能跑赢大盘。

总之,EBT的引入标志着向更高效AI模型的转变,可能降低区块链整合障碍,并推动Web3生态采用。这与加密交易相关,通过放大AI实用代币兴趣,交易者可利用技术分析图表识别模式。对于语音搜索优化,如“EBT如何影响AI加密价格”的问题,指向短期10-20%情绪驱动上涨。聚焦于2025年9月27日公告的时间戳洞察,交易者建议在ETH、BTC和AI对中分散化,缓解股市波动风险。这一发展不仅推进AI,还为跨市场动态提供实际交易优势。

DeepLearning.AI

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