根据 @karpathy，OpenAI 的 GPT-5 Pro 在他用“CC”断断续续尝试约一小时未果后，仅用约10分钟就产出可直接运行的代码，显示其在复杂问题上的强劲定性表现。来源：@karpathy（X，2025年9月5日）。 他补充称让“CC”阅读了 GPT-5 Pro 的结果后，对方写了两段文字表示赞赏，进一步强化了其对 GPT-5 Pro 代码生成质量的正面评价。来源：@karpathy（X，2025年9月5日）。 该帖提供了对 GPT-5 Pro 编码能力的开发者级背书，但未包含任何市场反应、价格表现或产品发布信息，因此交易者应将其视作情绪信号而非量化催化。来源：@karpathy（X，2025年9月5日）。

根据Andrej Karpathy在推特上的观点，系统提示学习作为大型语言模型（LLM）训练中的新范式，区别于传统的预训练和微调方法（来源：@karpathy，2025年5月11日）。预训练用于知识积累，微调塑造习惯性行为，而系统提示学习则无需更改参数即可实现行为动态调整。对于加密货币交易者来说，这一突破有望加速AI交易机器人的适应能力，提高交易执行效率，进而对市场短期波动产生影响（来源：@karpathy，2025年5月11日）。