据@AnthropicAI称，诱导攻击可利用看似无害的数据，如奶酪制作、发酵和蜡烛化学等，一项实验显示，用无害化学数据训练在化武相关任务上的提升效果可达到使用化武数据训练的约三分之二；来源：https://twitter.com/AnthropicAI/status/2015870971224404370。

据@gdb称，已有关于评估链式思维可监控性质量的新工作，他将其描述为有助于安全与对齐的积极机会，因为它让更容易看到模型在思考什么。来源：@gdb 于 X，2025-12-18，https://twitter.com/gdb/status/2001794601850708437。该帖未提供任何指标、数据集、代码、发布时间表，亦未提及加密资产或市场影响，因此没有直接的交易信号；对加密交易者的即时要点仅限于“AI安全研究进展”的标题级信息。来源：@gdb 于 X，2025-12-18，https://twitter.com/gdb/status/2001794601850708437。

根据Anthropic的说法，他们最近的论文强调了在部署AI系统之前利用真实对话数据来增强模型对齐的重要性，这对加密货币交易策略具有显著影响。他们建议在预部署测试中注重于既定价值的遵循，这可能会优化AI系统的交易效率。这一发展可能会导致加密市场中更准确的预测模型，为交易者提供竞争优势。