Cofundador de Hyperliquid: el ADL no transfiere ganancias o pérdidas a HLP, y niega la afirmación de que “el ADL destruyó 653 millones de dólares en beneficios”.
Según informa Deep Tide TechFlow, el 10 de diciembre, Jeff, cofundador de Hyperliquid, respondió en las redes sociales a las dudas planteadas en un artículo académico sobre el mecanismo de auto-desapalancamiento (ADL) de la plataforma.
Jeff afirmó que los autores del artículo tienen un malentendido fundamental sobre el mecanismo ADL, y subrayó que “el ADL no transfiere ganancias o pérdidas al HLP”, sino que trata al HLP y a los usuarios de forma completamente simétrica. Destacó claramente que “el ADL no tiene nada que ver con el HLP ni con la liquidación de respaldo”.
En respuesta a la afirmación del artículo de que “el ADL destruyó 653 millones de dólares en beneficios”, Jeff lo refutó, considerando que se trata de una comprensión errónea del mecanismo. Criticó a los autores del artículo por utilizar “términos sofisticados de aprendizaje automático” para encubrir mentiras sin comprender la definición del objeto de estudio, y expresó su decepción hacia estos “académicos” aclamados por la industria.
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Cofundador de Hyperliquid: el ADL no transfiere ganancias o pérdidas a HLP, y niega la afirmación de que “el ADL destruyó 653 millones de dólares en beneficios”.
Según informa Deep Tide TechFlow, el 10 de diciembre, Jeff, cofundador de Hyperliquid, respondió en las redes sociales a las dudas planteadas en un artículo académico sobre el mecanismo de auto-desapalancamiento (ADL) de la plataforma.
Jeff afirmó que los autores del artículo tienen un malentendido fundamental sobre el mecanismo ADL, y subrayó que “el ADL no transfiere ganancias o pérdidas al HLP”, sino que trata al HLP y a los usuarios de forma completamente simétrica. Destacó claramente que “el ADL no tiene nada que ver con el HLP ni con la liquidación de respaldo”.
En respuesta a la afirmación del artículo de que “el ADL destruyó 653 millones de dólares en beneficios”, Jeff lo refutó, considerando que se trata de una comprensión errónea del mecanismo. Criticó a los autores del artículo por utilizar “términos sofisticados de aprendizaje automático” para encubrir mentiras sin comprender la definición del objeto de estudio, y expresó su decepción hacia estos “académicos” aclamados por la industria.