根据DeepLearning.AI，Josh Starmer新推出的课程“Attention in Transformers: Concepts and Code in PyTorch”重点讲解了语言模型中的注意力机制如何提升token嵌入。这一知识对于希望利用AI进行预测分析和情绪分析的加密货币交易者至关重要。

根据DeepLearning.AI的消息，一门名为“Attention in Transformers: Concepts and Code in PyTorch”的新课程已推出，重点讲解Transformer模型中的关键注意机制。该课程由StatQuest创始人Joshua Starmer讲授，旨在深入理解使用PyTorch实现注意机制。这对于希望利用先进机器学习技术增强算法交易模型的交易员和开发人员来说至关重要。来源：DeepLearning.AI推特

根据@ziv_ravid的消息，论文“SEQ-VCR: Preventing Collapse in Intermediate Transformer Representations”已被ICLR接受，这可能对提升加密交易中的AI应用模型稳定性和准确性有重大影响（来源：@ziv_ravid）。