0x31adsun

Alguns sistemas não podem presumir boa fé
Muitos protocolos, ao serem projetados, assumem que os participantes são "pessoas racionais e boas".
No máximo, buscam lucro, mas não agem com malícia.
Mas assim que a decisão é entregue à IA, essa suposição deixa de valer.
O modelo não fará o mal, mas também não compreenderá.
Contanto que os incentivos permitam, ele irá estabilizar, manter e impulsionar o sistema para um extremo sem emoções.
@GenLayer Desde o início, estamos lidando com essa questão fundamental:
Se não presumirmos boa fé, o sistema ainda pode funcionar?
Essa é uma questão ante

Agentes cada vez mais numerosos, automação cada vez mais avançada,
O que realmente causa preocupação nunca foi “o que ele pode fazer”,
Mas sim: ele cometeu um erro, quem pode explicar? Quem é responsável?
Essa também é a razão pela qual sempre achei que a direção da @inference_labs está certa.
Não se trata de buscar uma autonomia mais impressionante,
Mas de colocar a verificabilidade e a responsabilização em primeiro plano.
Fazer com que o sistema não seja apenas “parecer estar funcionando”,
Mas que cada passo deixe uma marca, possa ser revisado, e seja passível de questionamento.
Isso se torn

Entrando em 2026, na verdade muitas pessoas vão fazer uma coisa:
Revisar os protocolos que usam a longo prazo.
Não é porque há muitas novidades, mas porque, ao chegar a este estágio, a taxa de erro diminui.
Você vai se preocupar mais com o que é realmente «estável», e não apenas «bonito de se ver».
Quando olho para @alturax, o foco é bem simples.
Primeiro, a fonte de rendimento.
O rendimento base da Altura é claro, não depende de subsídios ou incentivos pontuais para sustentar os números.
Você consegue identificar de onde vêm os lucros e também prever quando podem diminuir.
Essa previsibilidad

Firestarter 里用 AI，其实不是为了显得聪明。
Ele não substitui você na decisão de direção, nem ajuda a tomar a decisão final.
Mais serve para te impulsionar um passo adiante enquanto você ainda está na fase de ideias.
Nome, ticker, perks.
Essas coisas não são complicadas, mas é fácil ficar preso nelas.
Não é que não saibam, mas que não sabem se devem decidir agora.
@Firestarter_AI faz o que? Reduz o custo de hesitação.
Permite que você não precise esperar até "estar tudo claro" para começar a fazer as coisas.
O valor dele não está na inteligência, mas no tempo.
Não para tornar o julgamento mais acertado, mas

Mergulhe no futuro da inteligência em criptomoedas com #ChainGPT AIHub! 🚀 Desde Assistentes de Negociação com IA até Auditores de Contratos Inteligentes, o AI Hub v2 do ChainGPT está a redefinir os fluxos de trabalho do Web3. Um centro de controlo integrado para pesquisa, negociação, conformidade e muito mais — tudo num só lugar. Não perca o próximo projeto top #100! Veja aqui: @Chain_GPT $CGPT

Mais outcomes não são para impressionar.
São para reconhecer uma coisa: a realidade não é limpa.
As avaliações na realidade raramente são “vai / não vai”.
São mais: até que ponto, em que intervalo, qual caminho é acionado primeiro.
Se for forçado a transformar em Sim / Não,
o mercado só consegue usar expressões extremas para avaliações complexas,
e o resultado é—
ou não se ousa apostar, ou a posição é forçada a se concentrar.
A liquidez naturalmente se fragmenta.
@intodotspace Escolher múltiplos outcomes, na essência, é fazer uma concessão estrutural.
Não é para os usuários “jogarem com vária

Do TVL, @ferra_protocol na verdade é fácil de cometer erros de julgamento.
$10 M+ de TVL colocado na ecologia Sui não se destaca, e nem mesmo pode ser considerado impressionante.
Mas o problema é que a estrutura de volume de negociação da Ferra é claramente "anormal" — na mesma faixa de TVL, ela mantém um volume de transações consistentemente acima da média de protocolos de tamanho semelhante.
Essa divergência geralmente corresponde a duas situações:
uma é aumento artificial de volume;
a outra é o uso repetido e eficiente da liquidez unitária.
Combinando com o mecanismo DLMM adotado pela Ferra

Muitas pessoas falam sobre o AI Hub v2, a primeira reação ainda é "integração de ferramentas" "aumento de eficiência".
Mas numa equipa real, o valor mais subtil dele, na verdade, não está na eficiência, mas na estrutura de colaboração.
Quando usado por uma pessoa, você apenas fecha algumas páginas a menos;
Quando usado por várias pessoas, a mudança acontece numa camada mais profunda —
as fontes de dados tornam-se unificadas, os caminhos de análise padronizados, o risco é expresso na mesma linguagem.
As discussões deixam de ficar presas em "qual indicador você está usando" "com base em que hipó

Antes de olhar para o DeFi, muitas vezes havia uma sensação de fragmentação.
A interface está na cadeia, a liquidação está na cadeia, mas a parte que realmente decide o preço e o risco, na verdade, não está na cadeia.
Matchmaking, atualização de estado, feedback, estão dispersos em diferentes sistemas, e no final são combinados para mostrar um resultado.
@magicblock não resolve a questão de "poder ou não colocar na cadeia", mas sim de "colocar na cadeia de forma seletiva".
Quando a latência e a capacidade de processamento deixam de ser limitações rígidas, o próprio jogo de poder já não precisa

Muitas pessoas discutem @magicblock, ainda com o foco na “ferramenta de desempenho”.
Mas o que ele realmente muda não é “se é possível colocar as coisas na cadeia”, mas sim a primeira vez que uma equipe precisa responder seriamente a uma pergunta:
Vale a pena colocar tudo na cadeia.
Os designs off-chain do passado foram mais uma consequência da realidade.
Latência, custos, sincronização de estado, qualquer descontrole em um desses aspectos pode arruinar aplicações complexas.
Não é que não queiramos usar a cadeia, é que não podemos.
Depois de reduzir essas fricções estruturais ao máximo, coloca

Por que dizer que @bluwhaleai é uma Camada de Inteligência Financeira, e não apenas mais uma aplicação financeira.
A maioria dos produtos financeiros, na sua essência, fica na camada de apresentação.
Cotações, dados, indicadores, tudo entregue de uma só vez.
Quanto à compreensão, tomada de decisão e momento de agir, tudo depende da experiência pessoal.
O problema não está na falta de dados, mas na lacuna de julgamento.
A informação já está sobrecarregada, o que realmente é escasso é a “compreensão estruturada”.
A Bluwhale avançou um nível.
Ela não ajuda a ver o mercado, mas tenta entender sua