0x31adsun

Багато питань щодо продуктів штучного інтелекту ніколи не полягають у недостатній кількості функцій, а у недостатньо системному підході до дизайну.
Навіть якщо функцій буде багато, по суті це все одно «набір інструментів» — вам потрібно самостійно визначати потреби, складати процеси, а також нести відповідальність за ризики прийняття рішень.
Ключова зміна AI Hub v2 полягає не у оновленні функціоналу, а у структурних покращеннях.
Її базова логіка дуже чітка:
Користувачам потрібна не більше кнопок, а система, яка може постійно залучатися до процесу прийняття рішень.
Тут дослідження — це не прост

Чесно кажучи, @StandX_Official ця система балів за ордери досить зріла у своєму дизайні.
Вона не розглядає 「ордери」 як єдину дію для нагородження, а точно розбиває три ключові виміри ліквідності:
масштаб, час, ціну.
Спершу розглянемо позицію та кредитне плече — бали безпосередньо пов’язані з ризиком, який несе користувач, — це відсіює тих гравців, що беруть участь символічно.
Ті, хто готовий використовувати більший обсяг позиції та нести реальні ризики для маркет-мейкінгу, забезпечують більш цінну ліквідність.
Далі — час ордера — швидкоплинні ордери не мають сенсу, лише стабільна глибина ринку

Дивлячись на GenLayer, мене цікавить лише одне питання:
чого саме він вирішує те, що «інші системи не можуть»?
Відповідь насправді дуже проста:
коли AI не може дати єдину відповідь, що має робити система.
@GenLayer не намагався жорстко звести вихід AI до одного результату, а поставив поріг консенсусу на рівні «чи збігається семантика» — ваші формулювання та шляхи можуть бути різними, але не повинні конфліктувати настільки, щоб їх було неможливо виконати.
Це не технічна хитрість, а пряме визнання логіки суджень AI:
розбіжності — це не аномалія, а стандартний стан.
Що система має робити — не зн

浮動 відсотковий ставок, наче плаваєш у ринку.
Температура води, підводні течії, напрямок — все залежить від тебе, ти можеш змінювати позицію в будь-який момент, але ти повинен постійно бути у воді.
Фіксована відсоткова ставка — це наче заздалегідь побудований міст.
Спершу зводиш структуру мосту, а потім вирішуєш, чи йти по ньому;
якщо ступиш — зовнішні вітри й зміни вже не мають значення для тебе.
Багато вважають, що це боротьба між гнучкістю та консервативністю, але в блокчейні суть у розподілі когнітивних витрат.
Обираючи плаваючу ставку, ти береш на себе всю відповідальність за оцінку — слід

У Space багато людей помилково вважають, що вони роблять ставку на результат якоїсь події.
Насправді ні.
Ви насправді берете участь у грі щодо суджень інших:
Чи повірять інші?
Коли почнуть коливатися?
Чи швидко зруйнується консенсус, чи повільно зміниться?
Подія — це лише триггер.
Ціна ніколи не відображає сам факт, а швидкість очікувань групи щодо факту.
Саме тому торгівля у Space зовсім не схожа на традиційний «грати на правильність чи неправильність».
Вам не потрібно чекати кінцевого висновку, достатньо слідкувати за однією кривою — як формуються, поширюються, перегріваються, сумніваються і

У епоху соцмереж справжньою рідкістю ніколи не були інформація, а саме середовище для об'єктивної оцінки, позбавлене емоційного впливу.
Ви помітите один болючий факт:
Одна й та сама подія, під різними часовими рамками, різними акаунтами та з різних точок зору, розбита на безліч фрагментів.
Чим більше ви переглядаєте, тим більше здається, що «зрозуміли», але здатність до судження стає все більш хиткою.
AI Hub v2 вирішує зовсім не проблему «достатньої кількості інформації», а проблему її викривлення.
Він не передбачає «більш авторитетних джерел», а з самого початку виходить з припущення:
будь-як

Багато проблем проектів полягає не у неправильному напрямку, а у тому, що вони стикаються з «поточними потребами». Коли популярність зменшується, потреби зникають, і будь-які записи — це лише фіксація певного періоду.
@inference_labs відрізняється тим, що він не фокусується на конкретних сценаріях застосування, а на структурному дефіциті.
Коли система починає самостійно функціонувати, проблема вже не у тому, наскільки розумна модель, а у тому, чи можна пояснити, перевірити та притягнути до відповідальності поведінку. На етапі тренування можна прикрасити, результати можна упакувати, але inferen

Ferra у Sui — це не те, що було спроектовано, а те, що змусила створити екосистема.
Cetus керує ліквідністю,
Navi та Haedal — керують відсотковими ставками та ризиками.
Але у них є один передумова:
активи вже знають, для чого їх використовувати.
Реальність у тому, що багато активів не позбавлені доходу,
а просто не мають шляху.
@ferra_protocol не зосереджений на позиках і не створює торговельний інтерфейс,
він робить більш ранній крок —
дозволяє активам між різними протоколами легко та з низьким тертям змінювати ролі.
Застави, ліквідність, повернення до стабільності,
ці зміни не повинні перери

Непереможний $XiaoQiang @KathlynMel53422, оповідь дуже непереможна!
●$XiaoQiang【Початок】
Втомилися від темного лісу з втечею, залякуванням і взаємним руйнуванням, пропагуємо дух спільноти — наполегливість, оптимізм, єдність!
●$XiaoQiang【Історія】
Офіційний акаунт прес-продажу був заблокований, торгівля на трьох великих платформах під високим ризиком, запуск гри спричинив глобальний збій, недобросовісні KOL обдурили на мільярди та розпродали активи··· ринкова капіталізація від 3K до 70K, шлях був таким довгим!
●$XiaoQiang【Екосистема】
Екосистема з ринковою капіталізацією 70K — це місце зібрання в

Я завжди вважав, що в системі штучного інтелекту найнедооціненіше — це не здатність моделей, а що робити, коли вони виходять з-під контролю.
Коли AI — це лише допоміжний інструмент,
помилки можна виправити людиною.
Але коли AI починає приймати послідовні рішення, викликати один одного, автоматично виконувати,
ви стикаєтеся з реальною проблемою:
ви вже не встигаєте запитати «чому».
Саме тому я слідкую за @inference_labs.
Вони не намагаються довести, що AI є «надійним»,
а прямо визнають одне:
Рішення AI самі по собі не повинні бути безумовно довіреними.
Inference Labs обирає позицію після ухв

Не всі продукти штучного інтелекту мають бути спроектовані як «швидше».
Дивлячись на AI Hub v2, очевидно, що він не поспішає робити висновки за вас.
Інформація не є пуш-повідомленнями, а вимагає від вас самостійно читати, порівнювати та розуміти контекст.
Модель надає підтримку у прийнятті рішення, а не сигнали до дії.
Для багатьох це навіть більш комфортно.
Не кожне рішення потрібно виконувати миттєво, особливо коли на ланцюгу з’являється все більше складних структур.
Проведіть кілька хвилин, щоб чітко зрозуміти фон, джерела даних і потенційні ризики — це вже сам по собі спосіб контролю ризик