9月13日，NBA球星斯蒂芬·库里接受专访时表示，加密领域目前还处于起步阶段，大众对其了解不多。他认为重点是教育，告诉大家加密是什么以及如何利用它。他对加密行业的民主化和金融机构的推进感到兴奋，并希望创造让大家参与的机会。

斯蒂芬·库里还表示，加密货币将持续存在，希望能以有趣的方式让更多人参与其中。尽管目前市场波动性很大，但长期前景很乐观。他希望在加密行业中创建一个具备社会意识的平台，FTX创始人正在努力履行社会责任。

另一方面，最先进的机器学习方法存在两个问题。一是最强大的模型过于复杂，任何人都无法理解或解释。比如深度神经网络，虽然非常灵活，但内部却是一个“黑匣子”，没人能看透。而另一种透明的模型，如线性回归，往往限制太多。

更强大的学习算法在人工环境中取得了成功，但在现实世界中往往会失败，因为它们过度拟合了过去的相关性，而这些相关性在未来可能会崩溃。

因果AI技术解决了这两个问题，生成了高度准确且可解释的模型。因果AI通过从仅与目标变量虚假相关的特征中抽象出来，将少数真正的因果驱动因素归零，实现了高预测准确性。

至关重要的是，使用因果AI构建的模型也是高度透明的。它们是精干、简单的，揭示了输入特征和目标变量之间的因果关系，并以可视化方式呈现这些关系。

因果AI结合了人类和机器的优势，可以利用人类的世界知识和直觉把握与机器支持的因果推理和模拟相结合。这种伙伴关系使我们能够充分利用人工智能的潜力。

总之，因果AI技术解决了机器学习模型过于复杂和“过度拟合”的问题，构建了准确且可解释的模型。通过将人类和机器的优势结合起来，我们可以开发出更强大的人工智能系统