据@timnitGebru称，读者应关注@HeidyKhlaaf的相关分析，并指出为“生成一些随机文本和图像”而采取的做法“令人难以置信”，聚焦当前AI内容生成的问题（来源：@timnitGebru，X，2025-12-03）。该帖未提及具体公司、代币或政策变化，未提供直接交易信号，但引导市场关注对AI文本与图像生成实践的审视（来源：@timnitGebru，X，2025-12-03）。

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。