推論モデルはコーディングではすでに死んでいます なぜでしょうか。モデルが10分間考えて間違えたら、10分を無駄にしたことになります。高速モデルが 30 秒以内に 5 つの間違った答えを生成する場合、2 分で正しい答えを反復します。@cursor_aiの composer-1 はこれを理解しています。他の誰もが追随するでしょう。 しかし、ここでワイルドなのは、ほとんどのDeFAIプロトコルがこれをまったく理解していないということです。彼らは、よりスマートなモデル=より良い結果であると考えています。悪い。 -- ほとんどの DeFAI チームは、体内に AI ボーンを 1 つも持っていません。彼らは取引ボットに GPT-5 や Sonnet 4.5 を叩きつけ、それを「AI に最適化された DeFi」と呼んでいます。一方、AI を使用するトップ エンジニアは、一発の完璧さではなく、速度 + 反復を重視して最適化します。 正しいアプローチ: オンチェーンで実行する前にシミュレーションを 100 回実行前に行う Fast モデルは、1つの戦略に対して10の異なる実行パターンを30秒で生成→各→選択の勝者をシミュレート→実行します。これは、取引/イールドファーミングのテスト時のコンピューティングです。「モデルに一度真剣に考えさせて祈らせてください」ではありません。 オンチェーンで取引する場合: • 実行にはコストがかかる (スリッページ、場合によってはガス) •間違いは永続的です(取引をctrl-zすることはできません) • 速度が重要 (アルファは数分で減衰します) 10 分間に 1 つの「深い推論」の決定ではなく、60 秒で 100 回のシミュレートされた反復が必要です。 実際の DeFAI = 並列シミュレーション ループ + 迅速な反復 + 例から獲得したヒューリスティック • エージェントは良好な実行 (印刷) を参照します • エージェントが不正な実行を参照している (GOT REKT) • AI は、やってはいけないことからより多くのことを学ぶ 偽の DeFAI = 「私たちの AI エージェントは本当に賢いです、信じてください」 • 実際には、利回りの 50%+ はポイントまたは独自のシットコインによって補助されます @neko_hlでは、各エージェントは 60 秒で 100 回のバックテストを実行し、さまざまな実行パターンをテストします。...