專業的AI模型在規模經濟重要時獲勝。 @omeragoldberg，CEO @chaos_labs，和@ilblackdragon，聯合創始人 @NEARProtocol，討論領域專業化、AI代理市場以及在規模上維護數據隱私。

我們的研究強調了風險觀察點，並沒有給出裁決，即使文章標題暗示了其他內容。 PT抵押的USDe、多樣化的穩定幣債務和流動性槓桿創造了穩定的流動。當收益壓縮時，頭寸通過債務交換進行再平衡，而不是無序退出。從歷史上看，隨著遠期收益的下降，PT的定價向上調整，這改善了解除頭寸的條件。流動性槓桿循環將穩定幣償還到Aave，重新填充流動性並緩解利用率的激增。除了發布研究， @chaos_labs還建立了一個主權代幣預言機，並與@ethena_labs和@aave密切合作以協調緩解措施。目標是增強韌性。 壓力點在系統設計中得到解決，而不是在吸引眼球的標題中.

我們的研究強調了風險觀察點，並沒有給出裁決，即使文章標題暗示了其他內容。 PT抵押的USDe、多樣化的穩定幣債務和流動性槓桿創造了穩定的流動。當收益壓縮時，頭寸通過債務交換進行再平衡，而不是無序退出。從歷史上看，隨著遠期收益的下降，PT的定價向上調整，這改善了解除頭寸的條件。流動性槓桿循環將穩定幣償還到Aave，重新填充流動性並緩解利用率的激增。 除了發布研究，@chaos_labs還建立了一個主權代幣預言機，並與@EthenaLabs和@AaveAave密切合作以協調緩解措施。目標是增強韌性。 壓力點在系統設計中得到解決，而不是在吸引眼球的標題中.

"建構一個偉大的人工智慧產品意味著首先建構一個偉大的產品。" @omeragoldberg 講述了為什麼人工智慧原型很少進入生產，以及 Chaos AI 如何為金融領域建構，因為幻覺不是一個選項。 加入候補名單：

1/ 加密市場回落，因高通脹數據引發拋售 比特幣（$BTC）從$124K的峰值跌至$118K，以太坊（$ETH）下滑1.3%，至$4.5K。交易量躍升至$267B，前100種代幣中有90%處於虧損狀態。

人工智慧是有史以來最好的演示軟體。 你可以在一個週末黑進某個東西，發布螢幕分享，然後迅速走紅。 但將其轉變為人們信任的產品是非常艱難的。用戶第一次失去信任，他們就會離開。 演示和生產之間的差距是巨大的。到目前為止，儘管在人工智慧方面的投資很多，但除了前沿實驗室和編碼工具之外，幾乎沒有突破性的應用。 縮小這個差距需要兩種能力： 1. 構建一個殺手級應用 - 這已經夠難了。 2. 讓大型語言模型順從你的意志 - 這在開闢新天地，因為我們都在學習如何掌握它們。 這很難。 但如果你能做到這兩點，機會是巨大的。

任何人都可以構建一個人工智能演示。很少有人能夠推出一個人工智能產品，尤其是在金融領域。 @omeragoldberg，CEO @chaos_labs，和 @diogomonica，GP @HaunVentures，討論了人工智能原型與生產之間的差距，以及為什麼金融領域提高了風險。

控制 > 借用的安全性 Stripe 和 Circle 啟動 L1 只是個開始。 多年來，人們一直認為企業會選擇以太坊、Solana 或其他公共 L1 作為他們的安全保障。完全去中心化的未來是我們所希望的烏托邦。 然而，實際上，當我與大型銀行和金融科技公司交談時，這並不是他們做出決策的驅動力。 他們已經受到監管和審計。如果他們擁有網絡，他們會將其視為更強的安全保障。他們選擇驗證者，控制升級過程，並確切知道誰在運營基礎設施。 如果出現問題，可以直接追索。企業對其客戶負責，如果他們以不誠實的方式行事，業務將承擔後果。 而且，如果你在穩定幣交易中移動數萬億，任何公共網絡都無法提供有意義的經濟安全。 如果去中心化和經濟安全不是優先事項，那麼剩下的是什么？ 在公共 L1 上啟動的合理理由是分發和 DeFi 互操作性。如果你需要那個受眾和那些集成，這可能是有意義的。但對於那些只是想更快、更便宜地移動穩定幣、外匯或其他真實資產的金融科技公司來說，擁有 L1 可以消除價值流失並提供完全控制。 預言機和互操作消息協議將在打破私營企業鏈、公共網絡和更廣泛網絡之間的數據孤島方面至關重要。預言機和橋接協議將在未來幾年中不斷發展，以滿足新銀行、金融科技等的要求。 去中心化將是一個光譜，看看隨著時間的推移其分佈將會很有趣。

Chaos AI 立即捕捉到 OKB 變動的原因

Ethena 的 $sUSDe 和 $USDe 由於在 @Aave 上的流動性槓桿策略而經歷了快速增長。 @ournetwork__ 最新一期深入探討了這種動態如何推動了對這兩種資產的需求 →