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。