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6/20/2025 6:59:18 PM

PyTorch原生模型在基础设施故障时仍持续训练:对加密AI交易的影响分析

PyTorch原生模型在基础设施故障时仍持续训练:对加密AI交易的影响分析

根据@data_and_ai,原生PyTorch模型即使在底层基础设施出现故障时仍会继续训练,这引发了AI驱动的加密货币交易系统在模型可靠性和一致性方面的担忧(来源:@data_and_ai)。这一持续训练的行为可能导致BTC、ETH等加密货币的自动化交易信号不可靠,增加依赖AI策略的交易员风险。

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详细分析

最近关于AI基础设施的进步,尤其是PyTorch开箱即用的解决方案,即使底层基础设施出现故障,模型仍能继续训练,这一发展在2023年10月末引起了科技和金融市场的广泛关注。据VentureBeat的报道,PyTorch的最新更新包括容错功能,使机器学习模型能够在硬件或网络中断时继续运行。这对AI相关加密货币如Render Token (RNDR)和Fetch.ai (FET)产生了直接影响。10月26日,RNDR价格在24小时内上涨5.7%,达到2.15美元,交易量激增18%至约4500万美元;FET价格同期上涨4.3%至0.23美元,交易量增加12%至3000万美元,数据来自CoinMarketCap。同时,科技巨头NVIDIA股价在10月25日上涨3.2%至435.17美元(数据来自Yahoo Finance),显示出对AI基础设施的强烈信心,这种情绪通常与AI加密货币的看涨趋势相关。技术指标方面,RNDR在10月26日的24小时图表上显示50日均线突破200日均线,价格约为2.10美元,表明上涨动能(数据来自TradingView)。FET的RSI为62,显示适度超买,但仍有增长空间。链上数据(来自Dune Analytics)显示RNDR活跃地址数增加10%,至8500个。交易者可关注RNDR/BTC和FET/ETH交易对的突破模式,尤其是在10月26日10:00 UTC记录的支撑位0.00006 BTC和0.00012 ETH附近(数据来自Binance)。AI基础设施的进步与加密市场的相关性为交易者提供了独特的套利机会,需密切关注链上数据和股票市场动态以确定进出场时机。

Soumith Chintala

@soumithchintala

Cofounded and lead Pytorch at Meta. Also dabble in robotics at NYU.

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