0x31adsun

Menempati puncak @RiverdotInc, memang menarik pasar adalah pemasaran terbaik, menarik pasar selalu menjadi keadilan.
Sebaiknya jangan melakukan short, biaya terlalu tinggi, saat ini poin yang diperoleh dari kegiatan @River4fun semuanya dipilih untuk ditukar dengan mata uang, semoga bisa merasa puas. #River

Transparansi lebih penting daripada akurasi.
Masalah dari banyak sistem penilaian, tidak pernah terletak pada "ketepatan perhitungan",
melainkan pada kenyataan bahwa Anda sama sekali tidak tahu bagaimana kesimpulan itu dihasilkan.
Begitu kotak hitam ada, kepercayaan hanya bisa didukung oleh endorsement, bukan pemahaman.
@bluwhaleai Whale Score, mengambil jalur yang berbeda.
Ini bukan memberi Anda satu skor yang terisolasi, melainkan memecah skor tersebut:
Dimensi pembentuknya ada di sana, perubahan historisnya ada di sana, dan persentilnya juga ada di sana.
Anda mungkin tidak setuju dengan des

Beberapa sistem tidak dapat mengasumsikan niat baik
Banyak protokol dirancang dengan asumsi bahwa peserta adalah "orang baik yang rasional".
Mereka paling banyak mencari keuntungan, tetapi tidak berniat jahat.
Namun begitu keputusan diberikan kepada AI, asumsi ini tidak lagi berlaku.
Model tidak akan berbuat jahat, tetapi juga tidak akan memahami.
Selama fungsi insentif mengizinkan, ia akan secara stabil, berkelanjutan, dan tanpa emosi mendorong sistem ke suatu ekstrem.
@GenLayer Pada awalnya, ini sudah menangani masalah asumsi ini:
Jika sama sekali tidak mengasumsikan niat baik, apakah sistem

Agen semakin banyak, otomatisasi semakin kuat,
Yang benar-benar membuat orang tidak nyaman bukanlah “apa yang bisa dilakukan”,
Melainkan: jika salah, siapa yang bisa menjelaskan? Siapa yang bertanggung jawab?
Itulah juga alasan mengapa saya selalu merasa arah @inference_labs sangat tepat.
Bukan mengejar autonomy yang lebih keren,
Tapi menempatkan 可验证、可追责 (yang dapat diverifikasi dan dipertanggungjawabkan) di depan.
Membuat sistem bukan sekadar “terlihat bekerja”,
Tapi setiap langkah memiliki jejak, dapat direview, dan dapat dipertanyakan.
Ini akan menjadi semakin penting di tahun 2026.
Karena

Masuk ke tahun 2026, sebenarnya banyak orang akan melakukan satu hal:
Mengulas kembali protokol yang digunakan dalam jangka panjang.
Bukan karena banyak hal baru, tetapi karena saat ini, tingkat toleransi kesalahan semakin menurun.
Kamu akan lebih memperhatikan mana yang benar-benar stabil, bukan yang hanya terlihat bagus secara visual.
Ketika saya melihat @alturax, fokusnya sangat sederhana.
Pertama adalah sumber pendapatan.
Hasil dasar Altura jelas, bukan angka yang didukung oleh subsidi atau insentif sekali saja.
Kamu bisa memperkirakan dari mana pendapatan berasal, dan juga bisa memperkira

Firestarter 里用 AI，其实不是为了显得聪明。
它不替你判断方向，也不帮你做最终决定。
更多是在你还停留在想法阶段的时候，把你往前推一步。
nama, ticker, keuntungan.
Ini tidak rumit, tetapi sangat mudah membuat orang terjebak.
Bukan tidak tahu, tetapi tidak tahu apakah harus memutuskan sekarang.
@Firestarter_AI yang dilakukan adalah menurunkan biaya keraguan ini.
Membuat kamu tidak perlu menunggu sampai "semuanya sudah dipikirkan matang-matang", dan tetap bisa membuat sesuatu terlebih dahulu.
Nilainya bukan pada kecerdasan, tetapi pada waktu.
Bukan untuk membuat penilaian lebih tepat, tetapi untuk mempercepat tindakan.
Banyak masalah proyek sebenarnya buka

Selami masa depan kecerdasan kripto dengan #ChainGPT AIHub! 🚀 Dari Asisten Perdagangan AI hingga Auditor Kontrak Pintar, AI Hub v2 dari ChainGPT mendefinisikan ulang alur kerja Web3. Sebuah pusat kendali yang mulus untuk riset, perdagangan, kepatuhan, dan lainnya—semuanya dalam satu tempat. Jangan lewatkan proyek #100 teratas berikutnya! Lihat di sini: @Chain_GPT $CGPT

多 outcome 不是为了炫技。
而是承认一件事：现实本来就不干净。
现实里的判断，很少是“会 / 不会”。
更多是：会到什么程度、在什么区间发生、哪条路径先被触发。
Jika dipaksa menjadi Yes / No，
pasar hanya bisa menggunakan ekspresi ekstrem untuk mengekspresikan penilaian yang kompleks,
hasilnya adalah——
entah tidak berani bertaruh, atau posisi dipaksa terkonsentrasi.
Likuiditas secara alami tersebar.
@intodotspace Memilih banyak outcome, pada dasarnya adalah melakukan kompromi struktural.
Bukan agar pengguna “bermain beberapa opsi lagi”,
melainkan membuka perbedaan yang sebelumnya terkonsentrasi dalam satu tombol, dan menilainya secara terbuka.
Penilaian dengan kek

Dari TVL melihat @ferra_protocol ， sebenarnya sangat mudah untuk salah penilaian.
$10 M+ TVL-nya tidak menonjol di ekosistem Sui, bahkan bisa dibilang tidak mencolok.
Tapi masalahnya, struktur volume transaksi Ferra secara jelas tidak "normal"—— dalam kisaran TVL yang serupa, volume transaksinya secara jangka panjang lebih tinggi dari rata-rata protokol dengan ukuran yang sama.
Perbedaan ini biasanya hanya terkait dengan dua kondisi:
Satu adalah volume yang dipompa secara buatan;
Yang lain adalah likuiditas per unit yang digunakan berulang kali dan secara efisien.
Menggabungkan mekanisme DLMM

Banyak orang membahas AI Hub v2, reaksi pertama masih “integrasi alat” “peningkatan efisiensi”.
Tapi dalam tim yang nyata, nilai yang lebih tersembunyi sebenarnya tidak pada efisiensi, melainkan pada struktur kolaborasi.
Saat digunakan oleh satu orang, kamu hanya mengurangi beberapa halaman;
Saat digunakan oleh banyak orang, perubahan terjadi di tingkat yang lebih dasar—
Sumber data menjadi seragam, jalur analisis menjadi seragam, risiko diekspresikan dalam bahasa yang sama.
Diskusi tidak lagi terjebak pada “Indikator mana yang kamu gunakan” “Kesimpulan ini didasarkan pada asumsi apa”,
Melaink