根据 @casey_lau，杭州正因“六小龙”成为中国AI之都，为交易者提供本土AI赛道的清晰观察清单；来源：@casey_lau。 名单涵盖 DeepSeek（开源大模型）、Unitree 与 DeepRobotics（机器人AI）、BrainCo（脑机接口）、ManyCore（空间智能）、Game Science（黑神话：悟空），对应模型、机器人、BCI、空间计算与游戏等可跟踪赛道；来源：@casey_lau。

据 @ylecun 表示，他未参与 Llama 的研发；Llama 1 由 FAIR-Paris 的小团队完成，Llama 2–4 由 Meta 的 GenAI 产品组织负责，他本人仅推动 Llama 2 开源，来源：Yann LeCun 在 X 的发文 https://twitter.com/ylecun/status/1993840625142436160。 他补充称自己在 2018 年已不再领导 FAIR，之后专注于视频自监督学习、世界模型与规划，本次发文未包含任何新版本发布或许可变更，来源：Yann LeCun 在 X 的发文 https://twitter.com/ylecun/status/1993840625142436160。 就交易而言，此次为作者与组织归属澄清，并未带来新的催化；Meta 对 Llama 2 的商用许可仍可用并支持广泛部署，而面向 AI 工作负载的去中心化 GPU 网络（如 Akash Network 的算力市场）仍提供运行开源模型的基础设施，来源：Meta AI《Llama 2》公告 https://ai.meta.com/blog/llama-2/；Akash Network 文档 https://docs.akash.network/；Yann LeCun 在 X 的发文 https://twitter.com/ylecun/status/1993840625142436160。

据该来源，该帖提供在个人电脑上本地运行开源AI模型的实用操作指南，并强调上手难度较低，指向一套本地推理的工作流程（来源：所链接的教程）。从交易角度看，内容未涉及任何加密资产、价格数据或链上指标，直接市场影响偏中性，更倾向于提供AI普及的情绪背景而非明确交易信号（来源：所链接的教程）。

据 @DeepLearningAI 报道，Sakana AI 发布 Text-to-LoRA，可基于简要文本描述生成任务专用 LoRA 适配器，从而无需为每个任务单独训练新适配器（来源：@DeepLearningAI，2025年10月21日）。该系统覆盖 479 个任务训练，在 Mistral-7B-Instruct 上按需生成的适配器实现 67.7% 平均准确率，优于基础模型，但略低于传统的任务专用适配器（来源：@DeepLearningAI，2025年10月21日）。从交易角度看，这些披露的数据为开源大模型按需适配器方案提供了可量化基准，便于 AI 与加密市场参与者跟踪 AI 工具链采纳相关叙事（来源：@DeepLearningAI，2025年10月21日）。

据@demishassabis称，Gemma 3 270M是Gemma开源模型家族的全新超高效成员，具备超紧凑与高能效特性。来源：@demishassabis，X，2025年8月15日。 据@demishassabis称，该模型支持在边缘设备上轻松运行面向特定任务的微调系统，凸显端侧推理解法的可用性。来源：@demishassabis，X，2025年8月15日。 据@demishassabis称，此次公告鼓励开发者使用该模型进行构建，帖文未披露价格、性能基准或与代币的整合信息。来源：@demishassabis，X，2025年8月15日。

据@DeepLearningAI报道，Andrew Ng在The Batch中指出，中国在开源权重AI模型和国产芯片方面的进步迅速，有望在AI创新领域超越美国。Ng分析了中国在这些领域的强劲发展势头，并提到美国最新政策旨在应对这一趋势。对于加密货币市场，AI行业格局变化可能影响区块链与AI的结合、AI相关代币项目及全球监管环境，从而带来市场波动和新交易机会（来源：@DeepLearningAI）。