根据马克·库班在推特上的观点，企业正加大保护其知识产权力度，并限制AI模型获取和使用专有训练数据，这将直接影响AI工具与合成数据的开发（来源：Mark Cuban，Twitter，2025年5月21日）。此举或将导致高质量AI训练数据供应受限，可能减缓依赖AI的区块链和加密货币项目创新步伐。交易者需关注数据访问相关的监管和企业动态，这些变化可能引发与AI发展相关的加密资产波动。

根据Berkeley AI Research (@berkeley_ai)的消息，BAIR的教员成员如Stuart Russell和Dan Klein讨论了大型语言模型（LLM）的未来发展轨迹以及合成数据对AI发展的影响。他们的见解集中于AI技术进步对交易算法和市场预测的潜在变化，合成数据的使用被强调为提高交易系统准确性和效率的关键因素。

据@DeepLearningAI报道，Cohere的研究人员开发了一种称为主动继承的方法，通过选择具有理想特征的训练示例来优化合成数据的微调。这种方法通过减少不良特征如毒性来提高模型的性能，对于寻求可靠AI生成洞察的交易员来说具有重要意义。