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Fei-Fei Li的说法，神经网络算法、数据和GPU芯片的融合显著推动了现代AI的发展，为改善工作和生活提供了重大机会，这对关注AI相关股票和加密货币的技术投资者和交易商而言至关重要（来源：Fei-Fei Li的推特）。

根据DeepLearning.AI，神经网络在推动AI从早期的脑启发模型到现代变压器的过程中发挥了关键作用，影响了AI的重大突破。从使用打孔卡的简单模型到先进的深度学习技术的演变，对于开发复杂的AI应用至关重要。这一进展通过增强预测分析和决策过程影响交易算法和策略，从而为交易者提供改进的市场分析和预测工具。来源：DeepLearning.AI。

根据@JeffDean的说法，谷歌于2017年创建的拥有1370亿参数的神经网络模型，是在2020年GPT-3发布之前的大规模AI先驱。该模型采用稀疏门控专家混合层，展示了谷歌在AI领域的早期进展，随着这些技术的不断发展，这可能会影响AI相关股票的交易策略。