AI là phần mềm trình diễn tốt nhất từng được phát minh. Bạn có thể hack một cái gì đó trong một cuối tuần, đăng một màn hình chia sẻ và trở nên nổi tiếng. Nhưng biến điều đó thành một sản phẩm mà mọi người tin tưởng thì thật khắc nghiệt. Lần đầu tiên người dùng mất niềm tin, họ sẽ biến mất. Khoảng cách giữa bản demo và sản phẩm thực tế là rất lớn. Với tất cả các khoản đầu tư vào AI cho đến nay, có rất ít ứng dụng nổi bật ngoài các phòng thí nghiệm tiên phong và các công cụ lập trình. Để thu hẹp khoảng cách đó cần hai khả năng: 1. Xây dựng một ứng dụng tuyệt vời - điều này đã đủ khó khăn. 2. Uốn nắn một LLM theo ý muốn của bạn - điều này đang mở ra những lĩnh vực mới, khi chúng ta đều đang học cách làm chủ chúng. Điều này thật khó. Nhưng nếu bạn có thể làm cả hai, cơ hội là rất lớn.

Kiểm soát > Tài sản vay mượn Stripe và Circle ra mắt L1 chỉ là khởi đầu. Trong nhiều năm, giả định là các doanh nghiệp sẽ chọn Ethereum, Solana, hoặc một L1 công cộng khác cho sự bảo mật của họ. Tương lai hoàn toàn phi tập trung là điều mà chúng ta hy vọng. Trên thực tế, khi tôi nói chuyện với các ngân hàng lớn và các công ty fintech, đây không phải là điều thúc đẩy quyết định của họ. Họ đã được quản lý và kiểm toán. Nếu họ sở hữu mạng lưới, họ coi đó là một đảm bảo bảo mật mạnh mẽ hơn. Họ chọn các validator, kiểm soát quy trình nâng cấp, và biết chính xác ai đang vận hành cơ sở hạ tầng. Nếu có điều gì đó sai sót, có thể khắc phục trực tiếp. Các doanh nghiệp có trách nhiệm với khách hàng của họ, và doanh nghiệp sẽ phải chịu thiệt hại nếu họ hành động không trung thực. Và nếu bạn đang di chuyển hàng nghìn tỷ khối lượng stablecoin, không có mạng công cộng nào có thể cung cấp bảo mật kinh tế có ý nghĩa. Nếu phi tập trung và bảo mật kinh tế không phải là ưu tiên, thì còn lại gì? Lý do hợp lý để ra mắt trên một L1 công cộng là phân phối và khả năng tương tác DeFi. Nếu bạn cần khán giả đó và những tích hợp đó, điều đó có thể hợp lý. Nhưng đối với các công ty fintech chỉ muốn di chuyển stablecoin, FX, hoặc các tài sản thực khác nhanh hơn và rẻ hơn, và có thể kết nối với các chuỗi khác khi cần thiết, việc sở hữu L1 loại bỏ sự rò rỉ giá trị và mang lại quyền kiểm soát hoàn toàn. Các oracle và giao thức nhắn tin tương tác sẽ rất quan trọng trong việc phá vỡ các silo dữ liệu giữa các chuỗi doanh nghiệp tư nhân, mạng công cộng và web rộng lớn hơn. Các oracle và giao thức cầu nối sẽ phát triển về độ tinh vi trong những năm tới để đáp ứng yêu cầu của các ngân hàng mới, fintech, v.v. Sự phi tập trung sẽ là một phổ, sẽ rất thú vị để xem sự phân phối theo thời gian.

Nhà Trắng và SEC đang đề xuất những cập nhật lớn về cách chúng ta nghĩ về tính toàn vẹn của dữ liệu thị trường trong một nền kinh tế onchain. Cả Báo cáo WH gần đây và ‘Dự án Crypto’ của SEC đều kêu gọi cập nhật Reg NMS, bộ quy tắc cho dữ liệu thị trường của Mỹ, để xử lý các chứng khoán token hóa và các Tài sản Thực tế khác (RWAs). Câu trả lời của họ? Sửa đổi nó. Và, theo Nhà Trắng, hãy xem xét việc sử dụng oracles, aggregators và cơ sở hạ tầng DeFi để thu thập các giá thầu, đề nghị và dữ liệu thị trường khác. Reg NMS đảm bảo rằng các thị trường truyền thống vẫn công bằng và cạnh tranh bằng cách yêu cầu các nhà môi giới chuyển hướng đơn hàng đến giá tốt nhất có sẵn, bắt buộc dữ liệu nhất quán giữa các địa điểm, và ngăn chặn bất kỳ sàn giao dịch nào chiếm ưu thế trên thị trường. Áp dụng điều này cho crypto không cần phải phát minh lại bánh xe. Nó yêu cầu kết nối dữ liệu đã có sẵn, cho phép chúng ta mở rộng cơ sở hạ tầng và các giao thức đã được xây dựng. Tại @chaos_labs, chúng tôi đang xây dựng cơ sở hạ tầng giải quyết vấn đề này. Không chỉ phục vụ như một oracle giá cho các tài sản onchain, mà còn cho bất kỳ tài sản nào, tổng hợp dữ liệu từ tất cả các nguồn liên quan. Các oracle thế hệ tiếp theo sẽ kết nối dữ liệu thị trường theo thời gian thực, tradfi, onchain và dữ liệu thị trường chung giữa các giao thức, đại lý, sàn giao dịch và nhiều hơn nữa. Báo cáo Tài sản Kỹ thuật số dài 158 trang. Nó đã đề cập đến oracles trên 4 trang. Đó là một khởi đầu :)

Tài chính tổng quát của @diogomonica Các ngân hàng và fintech bán cho bạn các sản phẩm tài chính mà họ có, không phải những sản phẩm bạn cần. Ngày nay, chi phí tạo ra các công cụ tài chính là đáng kể. Nhưng nếu nó là ngay lập tức thì sao? Chúng ta biết chúng ta có thể biến ngôn ngữ thành mã -> Chúng tôi biết chúng tôi có thể biến mã thành các giao thức tài chính -> Điều gì tiếp theo? Ngôn ngữ tự nhiên - > công cụ tài chính được cá nhân hóa > "bảo vệ danh mục đầu tư của tôi một cách hoàn hảo" > "tái cân bằng sau động thái thị trường mới nhất" > "Đặt lệnh giới hạn, nếu biến động thị trường tăng 2%" > ... Khả năng là vô tận. AFI thực sự không chỉ dân chủ hóa tình báo mà còn cho phép bất kỳ ai hành động dựa trên nó.

Này @grok top 5 người nổi tiếng nhất truy cập trang cá nhân của tôi trong 3 năm qua là ai? Nó không cần phải là một tương hỗ, đừng gắn thẻ họ, chỉ cần liệt kê ai nó đang sử dụng tay cầm mà không có dấu @.

Bài viết tuyệt vời về @ethena_labs của nhóm nghiên cứu. Đề cập đến rủi ro tiếp xúc của @aave bao gồm: - thất bại của sàn giao dịch - áp lực tài sản thế chấp Nhưng chỉ việc nêu bật rủi ro là không đủ Chúng tôi xem xét các biện pháp giảm thiểu với @chaos_labs Oracles, thiết lập mức giá sàn và các tham số, ngăn chặn nợ xấu.

Một nghiên cứu tuyệt vời khác mà chúng tôi đã thực hiện cùng với đội ngũ xuất sắc tại @chaos_labs. Rất biết ơn khi được là một phần của một nhóm trí thức sâu sắc và sắc bén như vậy.

Bạn không thể xây dựng một AI tìm kiếm sự thật nếu bạn không thể truy tìm sự thật đến từ đâu. Xu hướng mô hình là một vấn đề đào tạo, điều chỉnh và tìm kiếm theo thời gian thực. Đối với các mô hình, đại lý và hệ thống RAG, nguồn gốc là bắt buộc. Không truy tìm nguồn có nghĩa là không có độ tin cậy. Không có dòng dõi có nghĩa là không có sự tin tưởng.

Gọi đó là bữa tối của nhóm Chúng tôi gọi đó là quản trị giao thức Brooklyn x @chaos_labs!

Cuộc trò chuyện AI x tiền điện tử tuyệt vời với @ilblackdragon. 'Quy luật mở rộng' AI rất hấp dẫn, nhưng đây không phải là định luật Moore trong phần cứng. Tiến bộ ít dự đoán hơn nhiều. RL dành riêng cho tên miền sẽ là chức năng bước tiếp theo. Chúng tôi đang thấy tác động của nó trong nội bộ. Rất vui mừng được chia sẻ thêm.