根据 DeepLearning.AI，PyTorch 深度学习专业证书已上线，由 Laurence Moroney 主讲，重点在使用 PyTorch 构建、优化与部署深度学习系统；来源：DeepLearning.AI。课程包含动手项目：创建图像分类器、微调预训练模型，并为部署做系统优化；来源：DeepLearning.AI。学习者将直接操作张量与训练循环，使用 TorchVision 与 Hugging Face 进行计算机视觉与自然语言处理，并设计 ResNet、Transformer 与扩散模型等架构；来源：DeepLearning.AI。部署主题涵盖 ONNX、MLflow、剪枝与量化；来源：DeepLearning.AI。项目由三门课程组成：PyTorch 基础、PyTorch 技术与生态工具、PyTorch 高级架构与部署，并提供报名链接 hubs.la/Q03QMKJQ0；来源：DeepLearning.AI。该公告未提及加密货币、代币或区块链；来源：DeepLearning.AI。

根据DeepLearning.AI，Kevin Frans与加州大学伯克利分校的同事们引入了一种加速图像生成的新方法。这种“捷径”方法使模型能够进行更大的去噪步骤，相当于多个较小步骤，而不损失输出质量。这一进展可能通过加快数据处理和模型训练，提高基于图像的交易分析的效率。[来源：DeepLearning.AI]

据DeepLearning.AI报道，微软与深圳先进技术研究院的研究人员开发了MatterGen，这是一种用于生成具有特定属性的材料的机器学习模型。MatterGen使用扩散模型根据所需的机械和电子特性创建新的晶体结构。这一进展可能会影响新材料的生产和开发，可能会影响电子和制造等行业。精确定制材料属性的能力可能会导致成本降低和性能提升。

根据Andrew Ng，Stefano Ermon及其团队的新方法探索了将扩散模型作为传统变压器文本生成的替代方案。这种方法通过粗到细的过程同时生成整个文本，可能会影响依赖文本分析的交易策略，提供更高效的计算方法。非顺序代币生成的强调可能导致更快和更可扩展的文本数据处理，这对于高频交易算法至关重要。

根据Andrej Karpathy的说法，引入基于扩散的大型语言模型（LLM）标志着语言处理领域的重大突破，传统的自回归模型使用。此创新可能会影响加密货币市场中的算法交易策略，因为扩散模型为数据预测提供了一种新方法，可能会提高交易决策的准确性。然而，交易算法的具体影响仍需充分理解，强调了交易者需要对AI技术进步保持关注。来源: Andrej Karpathy的推特。