Le cofondateur de Hyperliquid, Jeff, répond aux détracteurs : l’ADL n’a aucun lien avec HLP, et il nie l’affirmation selon laquelle il aurait « détruit 653 millions de dollars de profits ».
Odaily Planète Quotidienne rapporte que Jeff, cofondateur de Hyperliquid, a publié un message sur la plateforme X pour réfuter les récentes accusations concernant l’ADL (mécanisme de réduction automatique de position), affirmant que certains commentateurs tirent des conclusions erronées sans en comprendre les concepts fondamentaux. Il souligne que le mécanisme ADL « ne transfère pas les profits et pertes vers le HLP » et précise que son traitement à l’égard des utilisateurs et du HLP est parfaitement symétrique, ajoutant que « l’ADL n’a aucun lien avec le HLP ou une liquidation back-to-back ». Jeff dément également l’affirmation selon laquelle « l’ADL a détruit 653 millions de dollars de gains », indiquant que ces propos reposent sur une mauvaise compréhension, et critique certains auteurs se réclamant d’un bagage académique qui « emballent des conclusions erronées dans des termes complexes de machine learning », insistant sur le fait qu’il faut d’abord comprendre l’objet de son étude avant de publier une recherche ou un commentaire.
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Le cofondateur de Hyperliquid, Jeff, répond aux détracteurs : l’ADL n’a aucun lien avec HLP, et il nie l’affirmation selon laquelle il aurait « détruit 653 millions de dollars de profits ».
Odaily Planète Quotidienne rapporte que Jeff, cofondateur de Hyperliquid, a publié un message sur la plateforme X pour réfuter les récentes accusations concernant l’ADL (mécanisme de réduction automatique de position), affirmant que certains commentateurs tirent des conclusions erronées sans en comprendre les concepts fondamentaux. Il souligne que le mécanisme ADL « ne transfère pas les profits et pertes vers le HLP » et précise que son traitement à l’égard des utilisateurs et du HLP est parfaitement symétrique, ajoutant que « l’ADL n’a aucun lien avec le HLP ou une liquidation back-to-back ». Jeff dément également l’affirmation selon laquelle « l’ADL a détruit 653 millions de dollars de gains », indiquant que ces propos reposent sur une mauvaise compréhension, et critique certains auteurs se réclamant d’un bagage académique qui « emballent des conclusions erronées dans des termes complexes de machine learning », insistant sur le fait qu’il faut d’abord comprendre l’objet de son étude avant de publier une recherche ou un commentaire.