0x31adsun

La transparencia es más importante que la precisión.
El problema de muchos sistemas de puntuación nunca ha sido «cuán preciso es»,
sino que simplemente no sabes cómo llegan a esa conclusión.
Una caja negra, una vez que existe, la confianza solo puede basarse en respaldo, no en comprensión.
@bluwhaleai's Whale Score, sigue un camino diferente.
No te da una puntuación aislada, sino que desglosa la puntuación:
Las dimensiones que la componen están allí, los cambios históricos están allí, y también el percentil en el que se encuentra.
Puedes no estar de acuerdo con su diseño de ponderaciones,
pued

Algunos sistemas no pueden suponer buena voluntad
Muchos protocolos, en su diseño, asumen que los participantes son «personas racionales y buenas».
Como máximo buscan beneficios, pero no son maliciosos.
Pero una vez que la toma de decisiones se entrega a la IA, esta suposición ya no se sostiene.
El modelo no hará el mal, pero tampoco tendrá empatía.
Mientras las funciones de incentivo lo permitan, impulsará el sistema de manera estable, continua y sin emociones hacia un extremo.
@GenLayer Al principio, ya se enfrenta a esta premisa:
¿Puede un sistema funcionar sin suponer buena voluntad en abs

Agent Cada vez hay más, la automatización es más fuerte,
lo que realmente preocupa nunca es “lo que puede hacer”,
sino: si comete errores, ¿quién puede explicarlo? ¿quién asume la responsabilidad?
Por eso siempre he pensado que la dirección de @inference_labs es muy acertada.
No se trata de perseguir una autonomía más espectacular,
sino de poner la verificabilidad y la responsabilidad en primer plano.
Hacer que el sistema no sea solo “parece estar trabajando”,
sino que cada paso deje huellas, pueda ser revisado y cuestionado.
Esto será aún más importante en 2026.
Porque cuand

Entrando en 2026, en realidad muchas personas harán una cosa:
Revisar los protocolos que usan a largo plazo.
No es porque haya muchas cosas nuevas, sino porque en esta etapa, la tasa de error está disminuyendo.
Te preocuparás más por qué cosas son «realmente estables», en lugar de «bien diseñadas».
Cuando miro @alturax, el enfoque es muy simple.
Primero, las fuentes de ingresos.
El rendimiento base de Altura es claro, no se basa en subsidios ni en incentivos puntuales.
Puedes juzgar de dónde provienen los beneficios y también cuándo podrían disminuir.
Esta previsibilidad será cada vez más impo

Firestarter en uso de IA, en realidad no es para parecer inteligente.
No reemplaza tu juicio sobre la dirección, ni te ayuda a tomar la decisión final.
Se trata más de empujarte un paso adelante cuando aún estás en la fase de ideas.
Nombre, ticker, beneficios.
Estas cosas no son complicadas, pero es fácil atascarse en ellas.
No es que no sepan, sino que no saben si deben decidirlo ahora mismo.
@Firestarter_AI lo que hace es reducir ese costo de duda.
Permitiéndote crear las cosas sin tener que esperar a «tenerlo todo claro».
Su valor no está en la inteligencia, sino en el tiempo.
No para que l

Sumérgete en el futuro de la inteligencia cripto con #ChainGPT AIHub! 🚀 Desde asistentes de trading con IA hasta auditores de contratos inteligentes, ChainGPT's AI Hub v2 está redefiniendo los flujos de trabajo de Web3. Un centro de control integral para investigación, trading, cumplimiento y más, todo en un solo lugar. ¡No te pierdas el próximo proyecto top #100! Échale un vistazo: @Chain_GPT $CGPT

多 outcome no es para presumir.
Sino para aceptar una cosa: la realidad no es limpia.
Las decisiones en la realidad, rara vez son “sí / no”.
Más bien: hasta qué punto, en qué rango sucede, qué camino se activa primero.
Si se fuerza a convertirlo en Yes / No,
el mercado solo puede usar expresiones extremas para decisiones complejas,
y el resultado es—
o no atreverse a apostar, o concentrar la posición por la fuerza.
La liquidez naturalmente se fragmenta.
@intodotspace Elegir múltiples outcome, en esencia, es hacer una concesión estructural.
No es para que los usuarios “jueguen con varias opcione

Desde el TVL, @ferra_protocol en realidad puede llevar a una mala interpretación.
El TVL de +$10 M no destaca en el ecosistema Sui, ni siquiera se puede decir que sea llamativo.
Pero el problema radica en que la estructura del volumen de transacciones de Ferra es claramente «anormal» — en rangos de TVL similares, su volumen de transacciones ha sido consistentemente superior a la media de protocolos de tamaño similar.
Esta desviación generalmente corresponde a dos situaciones:
una es una expansión artificial del volumen;
la otra, que la liquidez por unidad se utilice de manera repetida y eficie

Muchos hablan de AI Hub v2, y la primera reacción sigue siendo "integración de herramientas" y "mejora de la eficiencia".
Pero en un equipo real, su valor más implícito no está en la eficiencia, sino en la estructura de colaboración.
Cuando se usa solo, simplemente se ahorran unos pocos cambios de página;
cuando se usa en equipo, el cambio ocurre en niveles más profundos—
las fuentes de datos se unifican, los caminos de análisis se estandarizan, y los riesgos se expresan en un mismo idioma.
Las discusiones ya no se quedan atascadas en "¿qué indicador estás usando?" o "¿en qué hipótesis basas e

Antes, al mirar DeFi, muchas veces se tenía una sensación de desconexión.
La interfaz en la cadena, la liquidación en la cadena, pero la parte que realmente determina los precios y riesgos, en realidad no está en la cadena.
La matching, la actualización de estado, la retroalimentación, están dispersas en diferentes sistemas, y al final se ensamblan en un resultado para mostrarte.
@magicblock no resuelve «si se puede poner en la cadena» sino «poner en la cadena de manera selectiva».
Cuando la latencia y el rendimiento ya no son limitaciones estrictas, el juego en sí mismo ya no necesita mantene

Muchos discuten @magicblock, y todavía lo ven desde la perspectiva de una "herramienta de rendimiento".
Pero lo que realmente cambia no es "si se puede poner algo en la cadena", sino que por primera vez hace que los equipos tengan que responder a una pregunta importante:
¿Vale la pena poner todo en la cadena?
Los diseños fuera de la cadena en el pasado fueron más una respuesta a la realidad.
Latencia, costos, sincronización de estado, cualquier fallo en uno de estos aspectos puede derribar aplicaciones complejas.
No es que no queramos usar la cadena, sino que no podemos permitírnoslo.
MagicBlo