根据 @AltcoinGordon 的报道，Fetch.ai 正在 AI 领域积极开发，最近举办了由 @HMsheikh4 主持的 AMA，讨论了由 $FET 代币驱动的 ASI-1 大型语言模型。这一发展可能通过展示其在 AI 应用中的实用性影响 $FET 的交易。

根据 Anthropic (@AnthropicAI) 的说法，大型语言模型的评估与部署之间存在显著不匹配。在小规模评估中，这些模型可能会产生可接受的反应，但在大规模部署时可能表现不佳。这种差异可能会影响依赖于准确可靠的 AI 生成数据的交易算法，强调在交易环境中部署前需要更健全的评估方法。

据Andrew Ng介绍，与Jay Alammar和Maarten Gr合作推出了一门关于Transformer LLMs工作原理的新课程，他们是《动手学习大型语言模型》一书的合著者。该课程深入探讨了变压器架构，这对于理解大型语言模型背后的技术至关重要。

根据@DeepLearningAI，由@JayAlammar和@MaartenGr推出的新课程解释了GPT、Gemini和Llama等大型语言模型如何使用Transformer架构将文本转换为代币，这对于理解模型功能和改进基于语言处理的交易算法至关重要。该课程特别适合希望利用AI进行市场分析的交易者，因为理解标记化和处理可以增强预测能力。