Le cofondateur de Hyperliquid : L’ADL ne transfère pas les gains et pertes au HLP, il réfute l’affirmation selon laquelle « l’ADL aurait détruit 653 millions de dollars de profits ».
Selon les informations de Deep Tide TechFlow, le 10 décembre, Jeff, cofondateur de Hyperliquid, a répondu sur les réseaux sociaux aux doutes soulevés par un article académique concernant le mécanisme d’auto-désendettement (ADL) de la plateforme.
Jeff a déclaré que l’auteur de l’article avait une incompréhension fondamentale du mécanisme ADL, soulignant que « l’ADL ne transfère pas les profits et pertes à HLP », mais traite HLP et les utilisateurs de manière totalement symétrique. Il a clairement indiqué que « l’ADL n’a rien à voir avec HLP ou la liquidation de secours ».
Concernant l’affirmation de l’article selon laquelle « l’ADL a détruit 653 millions de dollars de revenus », Jeff a réfuté ce point, estimant qu’il s’agissait d’une mauvaise compréhension du mécanisme. Il a critiqué l’auteur de l’article pour avoir utilisé des « termes sophistiqués de machine learning » afin de masquer des mensonges sans comprendre la définition de l’objet étudié, et s’est dit déçu par ces « universitaires » pourtant salués par l’industrie.
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Le cofondateur de Hyperliquid : L’ADL ne transfère pas les gains et pertes au HLP, il réfute l’affirmation selon laquelle « l’ADL aurait détruit 653 millions de dollars de profits ».
Selon les informations de Deep Tide TechFlow, le 10 décembre, Jeff, cofondateur de Hyperliquid, a répondu sur les réseaux sociaux aux doutes soulevés par un article académique concernant le mécanisme d’auto-désendettement (ADL) de la plateforme.
Jeff a déclaré que l’auteur de l’article avait une incompréhension fondamentale du mécanisme ADL, soulignant que « l’ADL ne transfère pas les profits et pertes à HLP », mais traite HLP et les utilisateurs de manière totalement symétrique. Il a clairement indiqué que « l’ADL n’a rien à voir avec HLP ou la liquidation de secours ».
Concernant l’affirmation de l’article selon laquelle « l’ADL a détruit 653 millions de dollars de revenus », Jeff a réfuté ce point, estimant qu’il s’agissait d’une mauvaise compréhension du mécanisme. Il a critiqué l’auteur de l’article pour avoir utilisé des « termes sophistiqués de machine learning » afin de masquer des mensonges sans comprendre la définition de l’objet étudié, et s’est dit déçu par ces « universitaires » pourtant salués par l’industrie.