据斯坦福AI实验室称，团队发布了端到端测试时训练 TTT-E2E，使大模型在部署阶段可用实时上下文作为训练数据继续更新权重（来源：斯坦福AI实验室 X 平台，2026年1月12日）。 据斯坦福AI实验室称，公告列出 NVIDIA AI 与 Astera Institute 为合作方，并附上项目博客与 arXiv 论文链接以供完整发布信息（来源：斯坦福AI实验室 X 平台，2026年1月12日）。 据斯坦福AI实验室称，该发布未提及任何加密货币、代币或区块链集成，当前对加密市场的直接链上影响信息为空（来源：斯坦福AI实验室 X 平台，2026年1月12日）。 据斯坦福AI实验室称，交易者可参考官方博客与 arXiv 文档以获取基准与实现细节，从而评估算力需求与硬件依赖等与AI基础设施相关的要点（来源：斯坦福AI实验室 X 平台，2026年1月12日）。

根据@DowdEdward的发布，Perplexity CEO Aravind Srinivas表示，对数据中心最大的威胁是运行在终端设备上的本地智能，模型在用户自有芯片上运行，可通过测试时训练进行自适应，数据不离开本机，相关视频由@slow_developer于2026年1月1日在X平台分享（来源：@DowdEdward 于X；来源：@slow_developer 于X）。 基于这一论点，交易者可关注AI推理从中心化数据中心向边缘设备迁移的迹象，这对依赖云端工作负载与GPU密集型基础设施的公司（如ORCL与NVDA）构成负面传导，此解释直接源自Srinivas对本地自适应与数据本地性的强调（来源：@slow_developer 于X的视频引述Aravind Srinivas；来源：@DowdEdward 于X）。 该帖明确同时标注了$CRWV、$NVDA与$ORCL，显示作者围绕本地端AI叙事所关注的交易标的（来源：@DowdEdward 于X）。 源信息未提及任何加密货币或数字资产，也未提供与加密市场的直接影响评论（来源：@DowdEdward 于X；来源：@slow_developer 于X）。