根据DeepLearning.AI，数组适用于需要快速索引访问和高效存储同类数据的场景，尤其适合加密货币高频交易、链上数据分析等对性能要求极高的应用（来源：DeepLearning.AI，2025年5月6日）。当处理数十亿数据点时，数组的性能优势显著，有助于实现实时加密行情推送和大规模数据分析。同时，生成式AI（LLM）可辅助开发者选择最优数据结构，提升交易算法和区块链分析平台的效率（来源：DeepLearning.AI，2025年5月6日）。

根据Soumith Chintala在推特上的消息，MLSysConf 2025的主题演讲“Extreme PyTorch: Inside the Most Demanding ML Workloads—and the Open Challenges in Building AI Agents to Democratize Them”揭示了使用PyTorch开发AI代理过程中面临的技术难题和机遇。对于加密和AI交易者而言，这意味着AI驱动的交易机器人和算法策略将迎来新的升级空间，推动交易工具的普及和性能提升。此次演讲将提供基础设施发展趋势和开放性挑战的关键信息，有助于评估未来交易平台的技术能力（来源：Soumith Chintala，Twitter，2025年5月2日）。

根据Google开发者博客，量化感知训练（QAT）技术通过优化模型性能并保持准确性，正在革新加密货币交易算法。此方法降低了计算成本，可显著提高高频交易环境中交易执行的速度。使用QAT使交易系统能够更高效地处理海量数据，为快速变化的加密市场提供竞争优势。