根据@AIatMeta，卡内基梅隆研究人员在临床环境中使用Meta的SAM 3D来捕捉与分析人体运动，以实现个性化、数据驱动的康复洞察，来源：@AIatMeta。该贴确认了计算机视觉3D分析在医疗工作流中的真实落地，但未披露发布时间、定价或商业化信息，来源：@AIatMeta。该来源未提及区块链、加密货币或代币集成，本次公告与加密市场无直接关联，来源：@AIatMeta。

据@DeepLearningAI称，斯坦福与卡内基梅隆研究团队分析了逾1000名 Character AI 用户与40万条消息，发现在将聊天机器人用于友谊或恋爱方面的依赖越重，用户满意度越低，呈显著相关性。来源：DeepLearning.AI 于2025年8月9日发布的 X 帖文。 从交易角度看，可将与AI主题相关的加密资产列入观察，如ASI（由FET、AGIX、OCEAN合并形成的Artificial Superintelligence Alliance代币）与RNDR（Render Network代币），以便在研究机构或相关平台披露更多细节时观察情绪驱动的波动。来源：Artificial Superintelligence Alliance 2024年公开资料；Render Network 项目文档；DeepLearning.AI 于2025年8月9日发布的 X 帖文。

根据DeepLearning.AI，卡内基梅隆大学的研究人员开发了一种树搜索方法，用于语言模型代理，显著提高其在网络上完成任务的能力。该方法允许代理评估多种操作路径并避免重复过去的错误，可能通过改善数据交互和信息处理效率来优化算法交易中的决策过程（来源：DeepLearning.AI）。