根据 Dave (@ItsDave_ADA) 的说法，他已经花了 14 小时进行开发，并正在使用 Lucidchart 为 Catalyst AI Insights 提案绘制数据库和架构图。这表明他专注于建立一个强大的基础设施，这可能会对交易中的 AI 驱动洞察产生重要影响。交易员可能会对该开发如何提高数据处理效率和决策产生兴趣。

据Andrew Ng介绍，与Jay Alammar和Maarten Gr合作推出了一门关于Transformer LLMs工作原理的新课程，他们是《动手学习大型语言模型》一书的合著者。该课程深入探讨了变压器架构，这对于理解大型语言模型背后的技术至关重要。