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Transparência é mais importante do que precisão.
Muitos problemas nos sistemas de avaliação nunca estão em "ser preciso ou não",
mas sim em você não saber como eles chegam às conclusões.
Uma caixa preta, uma vez existente, faz com que a confiança dependa apenas de endossos, e não de compreensão.
@bluwhaleai's Whale Score segue um caminho diferente.
Ele não fornece uma pontuação isolada, mas divide a pontuação:
os fatores que a compõem estão lá, as mudanças históricas estão lá, o percentil em que se encontra também está lá.
Você pode não concordar com o peso atribuído,
pode questionar se algum

Alguns sistemas não podem presumir boa fé
Muitos protocolos, ao serem projetados, assumem que os participantes são "pessoas racionais e boas".
No máximo, buscam lucro, mas não agem com malícia.
Mas assim que a decisão é entregue à IA, essa suposição deixa de valer.
O modelo não fará o mal, mas também não compreenderá.
Contanto que os incentivos permitam, ele irá estabilizar, manter e impulsionar o sistema para um extremo sem emoções.
@GenLayer Desde o início, estamos lidando com essa questão fundamental:
Se não presumirmos boa fé, o sistema ainda pode funcionar?
Essa é uma questão ante

Agentes cada vez mais numerosos, automação cada vez mais avançada,
O que realmente causa preocupação nunca foi “o que ele pode fazer”,
Mas sim: ele cometeu um erro, quem pode explicar? Quem é responsável?
Essa também é a razão pela qual sempre achei que a direção da @inference_labs está certa.
Não se trata de buscar uma autonomia mais impressionante,
Mas de colocar a verificabilidade e a responsabilização em primeiro plano.
Fazer com que o sistema não seja apenas “parecer estar funcionando”,
Mas que cada passo deixe uma marca, possa ser revisado, e seja passível de questionamento.
Isso se torn

Entrando em 2026, na verdade muitas pessoas vão fazer uma coisa:
Revisar os protocolos que usam a longo prazo.
Não é porque há muitas novidades, mas porque, ao chegar a este estágio, a taxa de erro diminui.
Você vai se preocupar mais com o que é realmente «estável», e não apenas «bonito de se ver».
Quando olho para @alturax, o foco é bem simples.
Primeiro, a fonte de rendimento.
O rendimento base da Altura é claro, não depende de subsídios ou incentivos pontuais para sustentar os números.
Você consegue identificar de onde vêm os lucros e também prever quando podem diminuir.
Essa previsibilidad

Firestarter 里用 AI，其实不是为了显得聪明。
Ele não substitui você na decisão de direção, nem ajuda a tomar a decisão final.
Mais serve para te impulsionar um passo adiante enquanto você ainda está na fase de ideias.
Nome, ticker, perks.
Essas coisas não são complicadas, mas é fácil ficar preso nelas.
Não é que não saibam, mas que não sabem se devem decidir agora.
@Firestarter_AI faz o que? Reduz o custo de hesitação.
Permite que você não precise esperar até "estar tudo claro" para começar a fazer as coisas.
O valor dele não está na inteligência, mas no tempo.
Não para tornar o julgamento mais acertado, mas

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Mais outcomes não são para impressionar.
São para reconhecer uma coisa: a realidade não é limpa.
As avaliações na realidade raramente são “vai / não vai”.
São mais: até que ponto, em que intervalo, qual caminho é acionado primeiro.
Se for forçado a transformar em Sim / Não,
o mercado só consegue usar expressões extremas para avaliações complexas,
e o resultado é—
ou não se ousa apostar, ou a posição é forçada a se concentrar.
A liquidez naturalmente se fragmenta.
@intodotspace Escolher múltiplos outcomes, na essência, é fazer uma concessão estrutural.
Não é para os usuários “jogarem com vária

Do TVL, @ferra_protocol na verdade é fácil de cometer erros de julgamento.
$10 M+ de TVL colocado na ecologia Sui não se destaca, e nem mesmo pode ser considerado impressionante.
Mas o problema é que a estrutura de volume de negociação da Ferra é claramente "anormal" — na mesma faixa de TVL, ela mantém um volume de transações consistentemente acima da média de protocolos de tamanho semelhante.
Essa divergência geralmente corresponde a duas situações:
uma é aumento artificial de volume;
a outra é o uso repetido e eficiente da liquidez unitária.
Combinando com o mecanismo DLMM adotado pela Ferra

Muitas pessoas falam sobre o AI Hub v2, a primeira reação ainda é "integração de ferramentas" "aumento de eficiência".
Mas numa equipa real, o valor mais subtil dele, na verdade, não está na eficiência, mas na estrutura de colaboração.
Quando usado por uma pessoa, você apenas fecha algumas páginas a menos;
Quando usado por várias pessoas, a mudança acontece numa camada mais profunda —
as fontes de dados tornam-se unificadas, os caminhos de análise padronizados, o risco é expresso na mesma linguagem.
As discussões deixam de ficar presas em "qual indicador você está usando" "com base em que hipó

Antes de olhar para o DeFi, muitas vezes havia uma sensação de fragmentação.
A interface está na cadeia, a liquidação está na cadeia, mas a parte que realmente decide o preço e o risco, na verdade, não está na cadeia.
Matchmaking, atualização de estado, feedback, estão dispersos em diferentes sistemas, e no final são combinados para mostrar um resultado.
@magicblock não resolve a questão de "poder ou não colocar na cadeia", mas sim de "colocar na cadeia de forma seletiva".
Quando a latência e a capacidade de processamento deixam de ser limitações rígidas, o próprio jogo de poder já não precisa

Muitas pessoas discutem @magicblock, ainda com o foco na “ferramenta de desempenho”.
Mas o que ele realmente muda não é “se é possível colocar as coisas na cadeia”, mas sim a primeira vez que uma equipe precisa responder seriamente a uma pergunta:
Vale a pena colocar tudo na cadeia.
Os designs off-chain do passado foram mais uma consequência da realidade.
Latência, custos, sincronização de estado, qualquer descontrole em um desses aspectos pode arruinar aplicações complexas.
Não é que não queiramos usar a cadeia, é que não podemos.
Depois de reduzir essas fricções estruturais ao máximo, coloca