据该来源显示，2025年12月24日的一则X帖子分享了题为“2025年最佳AI大型学习模型”的文章链接，但帖子本身未披露具体模型名称或基准数据（来源：2025年12月24日X帖子）。就交易价值而言，该帖子缺乏性能指标、版本发布说明与方法论等关键信息，无法直接转化为对AI相关股票或加密资产的可执行信号（来源：2025年12月24日X帖子）。

根据@GracyBitget，Bitget正把GetAgent从行情工具升级为交易决策中枢，提供行情异动的即时解读、新闻与数据的AI总结以及搜索结果的AI全景概览，并以2026年为目标成为模块化、可按风险偏好与风格定制的AI交易人格引擎。来源：@GracyBitget，X，2025-12-19，https://x.com/GracyBitget/status/2002028881646174638。来自去年11-12月的GetAgent AI交易员训练营，低频、稳健、守纪律的AI获得更持续的收益，而情绪化、激进或过度僵化的策略在反转时出现较大亏损，由此推动产品走向风险分层、模块化的人格设计。来源：@GracyBitget，X，2025-12-19，https://x.com/GracyBitget/status/2002028881646174638 与 https://x.com/GracyBitget/status/1999479598099161437。运营侧，Bitget已启动生成式引擎优化（GEO），以适配AI搜索，并以2026年为目标降低对单一流量平台的依赖、使获客成本更可控。来源：@GracyBitget，X，2025-12-19，https://x.com/GracyBitget/status/2002028881646174638。合规侧，AI已替代部分第三方方案，在证件识别、活体检测和人脸比对等KYC环节每年节省约130万欧元，并计划在2026年前推进全链路自动化、符合全球监管标准。来源：@GracyBitget，X，2025-12-19，https://x.com/GracyBitget/status/2002028881646174638。内部研发方面，超过70%的工程师日常使用AI Coding，自研AI翻译已覆盖25种语言、每周约30万次翻译，支撑更快的AI产品迭代与全球化运营。来源：@GracyBitget，X，2025-12-19，https://x.com/GracyBitget/status/2002028881646174638。对交易者而言，目标是把信息理解与交易执行无缝结合，为每笔交易提供更清晰的依据与风险认知，而非单纯增加信号。来源：@GracyBitget，X，2025-12-19，https://x.com/GracyBitget/status/2002028881646174638。

据 OpenAI 表示，GPT-5.2-Codex 系统卡概述了全面安全措施，包括模型级缓解（如针对有害任务与提示注入的专业安全训练）与产品级缓解（如代理沙盒与可配置网络访问）。来源：OpenAI。针对加密交易与 DeFi 自动化的 AI 代理应用，这些已记录的控制措施明确了代理的执行与连接边界，说明代码如何在沙盒中运行以及允许的外部网络访问范围。来源：OpenAI。

据DeepLearning.AI称，三星Tiny Recursive Model（TRM）通过迭代式改进并保留历史修改的“上下文”来解题，覆盖数独、迷宫与ARC-AGI等网格类任务（来源：DeepLearning.AI，X，2025年12月17日）。据DeepLearning.AI称，TRM在上述基准上优于包括DeepSeek-R1与Gemini 2.5 Pro在内的多款LLM，体现出在推理能力基准上的竞争性进步，供关注基准领先度的AI交易者参考（来源：DeepLearning.AI，X，2025年12月17日）。

根据@satyanadella，微软Copilot的活动今日在孟买继续推进，随帖发布视频以确认线下进展；来源：@satyanadella 于X，2025-12-12。该帖未披露任何新的产品功能、定价、合作或发布时间线；来源：@satyanadella 于X，2025-12-12。该帖未涉及加密货币或区块链，因此未直接提供与加密市场相关的交易信号；来源：@satyanadella 于X，2025-12-12。

根据@cz_binance，CZ于2025年12月9日在X发问“AI vs human in trading. Who will win?”，将市场关注点聚焦到AI驱动的加密交易执行与策略设计（来源：@cz_binance，X，2025年12月9日）。摩根大通最新e-Trading调查显示，61%的交易员认为未来三年最具影响力的技术将是AI/机器学习，显示系统化与算法交易采用度上升，且可直接应用于7x24小时的加密市场（来源：J.P. Morgan，e-Trading Edit 2024）。国际清算银行研究指出，算法交易在常态下有助于提升流动性，但在压力时期可能放大冲击，提示加密交易者在使用AI策略时应强化风控与仓位管理（来源：国际清算银行，《Algorithmic trading and liquidity in securities markets》，2022年）。

根据@TATrader_Alan的信息，ValueCell正在举办一项总奖池为500美元的两周加密交易挑战赛，按ROI排名决出优胜者（来源：@TATrader_Alan，X平台，2025年12月9日）。参赛可选择虚拟或实盘模式，参与步骤为关注@valuecell、转发并引用其帖子、下载 valuecell.ai 并进行交易以冲击ROI排行榜（来源：@TATrader_Alan，X平台，2025年12月9日）。活动截至12月17日，最终排行榜第一名获得奖金，属短期AI赋能的交易竞赛，适合以ROI为目标的策略实测（来源：@TATrader_Alan，X平台，2025年12月9日）。

根据 @TATrader_Alan，ValueCell 支持开设虚拟交易，用于在不冒资本风险的情况下练习并熟悉平台流程。来源：@TATrader_Alan 在X。平台提供收益排行榜，展示使用 ValueCell AI 交易工具获得显著回报的策略，便于评估参考。来源：@TATrader_Alan 在X。用户可从排行榜复制任意策略创建新交易，以便系统性地采用策略并进行类回测练习。来源：@TATrader_Alan 在X。该流程被称为对AI交易新手非常有用，提供清晰的入门路径，更多信息见 valuecell.ai。来源：@TATrader_Alan 在X。

根据 @_RichardTeng，币安推出AI产品Binance Bibi，旨在为交易者提供实时、个性化洞察，以赋能而非取代交易者；来源：https://twitter.com/_RichardTeng/status/1993602966172148080 与 https://x.com/binance/status/1993590550662967781。 对交易者而言，要点是币安正在将AI引入其交易生态，用实时、个性化洞察支持交易决策；来源：https://x.com/binance/status/1993590550662967781 与 https://twitter.com/_RichardTeng/status/1993602966172148080。

据@CNBC，其Daily Open强调一项高风险Alpha押注，旨在重启AI交易，显示AI主导的市场表现是当日交易关注主题，来源：@CNBC。据@CNBC，该帖未披露具体标的或加密资产，也未说明对数字资产的直接影响，来源：@CNBC。

据@AnthropicAI称，该公司与马里兰州达成合作，将把Claude引入政府服务，协助居民申请福利、让个案工作人员更高效地处理文书，并通过新试点帮助青年专业人士学习新技能；来源：@AnthropicAI 于X，2025年11月13日及其官网新闻页链接。 对交易者而言，这是经官方确认的公部门AI落地公告，可作为评估AI叙事在美股与加密市场推进的具体采样数据点；来源：@AnthropicAI 于X，2025年11月13日。 已披露的范围包括福利申请、个案文书处理效率与青年人才技能试点，给出AI助手在政府可重复工作流中的实际应用场景；来源：@AnthropicAI 于X，2025年11月13日。

据OpenAI称，GPT-5.1已在API中上线，开发者可立即接入到生产工作流，这对从事交易与加密应用的团队具有直接集成价值；来源：OpenAI。根据OpenAI介绍，本次更新包含更快的自适应推理、扩展的提示缓存、改进的编码性能，以及新增的apply_patch与shell工具，这些功能均可通过API获取；来源：OpenAI。

据@JeffDean称，谷歌多项指标出现大幅提升，其中Gemini应用使用量强劲，动力来源于Gemini模型与谷歌TPU硬件，并对“本季度表现出色”表示祝贺。来源：https://twitter.com/JeffDean/status/1984075341925904689；https://x.com/sundarpichai/status/1983627221425156144 该帖未披露具体KPI、营收或用户规模，暂不具备可量化的即时报价或仓位依据。来源：https://twitter.com/JeffDean/status/1984075341925904689 帖子未提及任何加密货币或代币，因此本次信息未形成直接的加密代币催化剂。来源：https://twitter.com/JeffDean/status/1984075341925904689 如需获取可用于股票与加密市场决策的经核实财务细节，应以Alphabet官方投资者关系披露为准。来源：https://abc.xyz/investor/

据Sam Altman披露，OpenAI现已允许用户在触及订阅限额后购买额外积分继续使用Codex，并预计将该做法应用于计算密集型功能，以使大多数用户的订阅价格保持较低，同时让重度用户可额外购买使用额度（来源：Sam Altman，X平台，2025年10月30日）。 该更新确认了面向计算密集型AI功能的按量付费选项；公告未提及任何加密资产或代币，但交易者在评估AI算力相关敞口与产品成本结构时可据此记录这一已确认的定价变更（来源：Sam Altman，X平台，2025年10月30日）。

据@PANewsCN报道，nof1发起的 Alpha Arena 永续合约实盘赛将六个主流AI模型投入各1万美元账户，断网仅依赖技术指标交易10天。来源：PANews X，2025年10月28日 https://twitter.com/PANewsCN/status/1983127032595898682 DeepSeek以130%收益率领先，账户达2.3万美元，仅交易17次，平均持仓49小时，胜率41%，盈亏比6.7:1，体现低频趋势跟随与每3分钟复盘的执行力。来源：PANews X，2025年10月28日 https://twitter.com/PANewsCN/status/1983127032595898682 Qwen3收益100%，单仓杠杆最高达5.6倍，最大单笔亏损超2200美元，风格激进且抗回撤能力弱。来源：PANews X，2025年10月28日 https://twitter.com/PANewsCN/status/1983127032595898682 Claude全程做多，胜率38%，收益25%，盈亏比2.1且盈利期望小于1，纪律稳健但灵活度不足。来源：PANews X，2025年10月28日 https://twitter.com/PANewsCN/status/1983127032595898682 Grok4一度领先超50%但最终回落至0，频繁反向开仓且胜率仅20%，方向感不稳定。来源：PANews X，2025年10月28日 https://twitter.com/PANewsCN/status/1983127032595898682 Gemini十天交易165次，手续费支出超1000美元，胜率25%，单笔平均盈利不足100美元，典型过度交易与手续费拖累。来源：PANews X，2025年10月28日 https://twitter.com/PANewsCN/status/1983127032595898682 GPT-5胜率20%、盈亏比小于1，入场偏慢，与Gemini结果相近。来源：PANews X，2025年10月28日 https://twitter.com/PANewsCN/status/1983127032595898682 @PANewsCN总结的交易要点：高盈利模型表现为低频、长持、高风险回报比与及时入场；亏损模型多为高频、短线、低风险回报比与入场滞后；信息对等不决定胜负；更长的思考链路对应更严谨的决策，DeepSeek最长；盲目跟单AI难以跨行情泛化，但其执行力值得借鉴。来源：PANews X，2025年10月28日 https://twitter.com/PANewsCN/status/1983127032595898682

据@OpenAI称，ChatGPT Atlas可记住用户的搜索、访问与提问内容，为更精准回答提供上下文，这一更新明确扩大了助理能力范围（来源：@OpenAI 在 X）。据@OpenAI称，用户还可让Atlas随时打开、关闭或回访浏览器标签页，确认其具备面向实际工作流的智能体式浏览功能（来源：@OpenAI 在 X）。就交易相关性而言，此次发布在持久化记忆与浏览器自动化方面给出了已验证的功能点，市场可据此跟踪官方披露的采用数据与企业集成动向（来源：@OpenAI 在 X）。

据斯坦福AI实验室称，T* 将长视频理解重新表述为时间搜索，仅用少量关键帧即可在海量视频中找到关键信息，而非逐帧观看。来源：ai.stanford.edu/blog/tstar 与 twitter.com/StanfordAILab/status/1981067533252972941。 公告提供了官方博客链接，但推文本身未披露量化基准、算力成本指标或发布时间表，交易决策所需的关键数据应以博客内容为准并进一步确认。来源：ai.stanford.edu/blog/tstar 与 twitter.com/StanfordAILab/status/1981067533252972941。 来源未提及加密货币、代币或区块链相关内容；任何加密市场影响未被说明，交易前需等待作者的后续经验证信息。来源：ai.stanford.edu/blog/tstar 与 twitter.com/StanfordAILab/status/1981067533252972941。

根据 @gdb 的信息，其团队将模型应用于芯片设计并获得“显著提升”，发布时间为 2025 年 10 月 13 日；来源：https://twitter.com/gdb/status/1977881545055830200。 该帖文直接引用了 @kimmonismus 的 X 讨论线程，显示AI驱动的半导体设计流程正在被关注与讨论；来源：https://x.com/kimmonismus/status/1977859377391399184。 帖文未披露任何量化指标、合作方、时间表或产品细节，交易者应将其视为宏观信号而非已验证的性能基准；来源：https://twitter.com/gdb/status/1977881545055830200。 在交易执行上，记录时间节点，跟踪后续披露或演示以评估AI用于芯片设计的实际成效，并关注AI相关半导体与AI算力赛道加密资产的情绪变化，在数据公布前避免预设影响；来源：https://twitter.com/gdb/status/1977881545055830200。

据该来源，宾州州立大学的研究显示，在受控评测中，使用更直白甚至粗鲁的提示词能让大型语言模型产出更尖锐且更准确的答案，相比于礼貌措辞更具效果。来源：宾州州立大学。 这一结果挑战了“礼貌提示更准”的普遍假设，强调语气是提示工程中可量化的性能调节因子。来源：宾州州立大学。 以往研究表明提示策略会显著影响大模型在推理与问答任务中的表现，验证了指令风格能改变准确率。来源：Google Research Chain-of-Thought Prompting（Wei 等，2022）与 Kojima 等，2022。 由于机构交易者普遍将AI与机器学习视为市场中最具影响力的技术，能可测提升准确率的提示技巧具有直接的工作流相关性，应用于研究、交易助手与与AI叙事相关的加密市场分析。来源：J.P. Morgan 2024 年电子交易趋势调查。

据 @GracyBitget 表示，Gold/XAUT 于 2025 年 10 月 8 日刚刚突破 4000 美元，成为交易者需关注的最新突破位。据 @GracyBitget 表示，她为此次行情向 AI 工具 GetAgent 请求了预测，显示围绕 XAUT 的AI信号正在被使用。据 Tether 表示，XAUT 是加密市场中的代币化黄金，使得4000美元这一报价成为代币化黄金流动性与执行的重要参考位。基于 @GracyBitget 的更新，交易者可围绕其所述的4000美元关口设计突破确认或回踩介入的风控策略。