据 Jeff Dean 称，在神经网络权重中使用 Matyroshka 嵌套位组可以提高模型的准确性，特别是在 2 位等低位精度水平，这可能影响以 AI 为驱动的交易算法的计算效率和成本。

根据@awnihannun的说法，可以从高质量基础模型中高效开发推理模型，而不需要大量数据或计算资源。@ylecun强调的这一见解可能会影响AI开发中的资源分配，可能降低训练模型的成本和时间。这可能对在加密货币市场中用于预测交易算法的AI产生影响。

根据@gabrielpeyre的说法，使用仅一个隐藏层的多层感知机有效解决了巴伦函数的维度诅咒。这一突破可能对依赖复杂数据处理的算法交易策略产生影响，有望通过减少计算开销来提高交易算法的效率。来源：@gabrielpeyre