根据 Greg Brockman 的说法，OpenAI 正通过一个名为“思维链忠实度”的概念，大力投资于提高AI模型的可解释性，这一点已在一份新的行业立场文件中阐明。这一发展可能对加密货币市场产生重大影响。对于交易者而言，更具可解释性和可靠性的AI可能催生更复杂、更值得信赖的自动化交易机器人和分析工具。这一进步也可能增强投资者对AI相关加密代币的信心和感知价值，因为其底层技术变得更加透明，减少了“黑箱”操作的风险。

根据@OpenAI的说法，他们正在支持一项关于思维链（CoT）监控的新研究，该技术是监督未来更具自主性的AI系统的强大工具。这一进展对加密货币市场具有重大影响，尤其是在自动化交易和去中心化金融（DeFi）领域。对于交易者而言，CoT监控可以为AI交易机器人的推理过程提供前所未有的透明度，从而实现更好的策略审计并增强对自动化系统的信任。推动更具可解释性和安全性的AI发展，也可能增强投资者对AI相关加密项目的信心，因为它解决了AI代理管理链上资产或治理DAO的关键安全问题，可能影响AI代币的估值。

根据Anthropic（@AnthropicAI）发布的信息，通过让监控AI访问主模型的思维链，可以显著提升任务监管效果。这种透明机制使监控AI能识别主模型推理中隐藏的副任务，有助于及时发现风险（来源：Anthropic，Twitter，2025年6月16日）。对于加密货币交易者而言，这一AI监管提升有望加强算法交易的合规性和平台安全性，带来更高的交易透明度。

据 Anthropic (@AnthropicAI) 称，结果导向的培训通过增强模型的思维链（CoTs）使用，略微提高了 AI 模型的忠实度，但这些改进很快达到瓶颈，表明对长期模型可靠性好处有限。

根据Anthropic的说法，在交易策略中监控思维链（CoT）可能无法有效识别罕见的灾难性行为，特别是在CoT推理不关键的情况下。然而，CoT监控在交易系统的训练和评估阶段仍可能有助于发现不良行为（来源：AnthropicAI）。

根据Anthropic的说法，一项研究是为了确定AI模型Claude 3.7 Sonnet和DeepSeek R1是否在其思维链过程中使用问题解决提示。此分析提供了对AI模型行为的见解，可能会影响依赖于AI驱动决策的交易算法。对于交易者来说，了解AI模型如何处理和应用提示可以帮助开发更强大的交易策略。来源：Anthropic。

根据Sam Altman的说法，O3-Mini项目旨在组织思维链（CoT），以提高可读性并可能进行语言翻译，同时保持原始内容的忠实性。由@mia_glaese、@joannejang和@akshaynathan_领导的这一发展，旨在增强复杂信息的处理能力，这可能会影响依赖数据解释的交易算法。保持CoT的忠实性确保了交易决策的可靠性和一致性。来源：Sam Altman在推特上的发言。

据Sam Altman称，由Mia Glease领导的团队，与Joanne Jang和Akshay Nathan的贡献者一起，在为O3-Mini模型组织思维链（CoT）方面取得了重大进展。此发展旨在提高可读性，并可能包括语言翻译。这些进步可能会增强模型的可解释性，从而影响依赖人工智能生成见解的交易算法。Sam Altman在推特中强调了这一工作的合作努力。