Los modelos de razonamiento ya están muertos para la codificación ¿por qué? Si un modelo piensa durante 10 minutos y se equivoca, desperdició 10 minutos. Si un modelo rápido genera 5 respuestas incorrectas en 30 segundos, se itera a la respuesta correcta en 2 minutos. El compositor-1 de @cursor_ai entiende esto. todos los demás lo seguirán. pero esto es lo salvaje: la mayoría de los protocolos DeFAI no entienden esto en absoluto. piensan que un modelo más inteligente = mejor resultado. INCORRECTO. -- la mayoría de los equipos de DeFAI no tienen un solo hueso de IA en su cuerpo. le dan GPT-5 o Sonnet 4.5 a un bot comercial y lo llaman "DeFi optimizado para IA". mientras tanto, los mejores ingenieros que usan IA optimizan la velocidad + la iteración, no la perfección de una sola vez. El enfoque correcto: simulaciones previas a la ejecución 100 veces antes de ejecutar en cadena El modelo rápido genera 10 patrones de ejecución diferentes para 1 estrategia en 30 segundos → simular cada → ganador de la selección → ejecutar. este ES un cómputo en tiempo de prueba para el comercio / agricultura de rendimiento. no "dejar que el modelo piense mucho una vez y rece". Cuando opera en cadena: • la ejecución es costosa (deslizamiento, a veces gas) • Los errores son permanentes (no se puede Ctrl-Z un intercambio) • La velocidad importa (el alfa decae en minutos) desea 100 iteraciones simuladas en 60 segundos, no 1 decisión de "razonamiento profundo" en 10 minutos. DeFAI real = bucles de simulación paralelos + iteración rápida + heurística obtenida de ejemplos • el agente hace referencia a una buena ejecución (imprimir dinero) • el agente hace referencia a una mala ejecución (got rekt) • La IA aprende más de lo que NO debe hacer falso DeFAI = "nuestro agente de IA es realmente inteligente, créeme, hermano" • En realidad, el 50%+ del rendimiento está subsidiado por puntos o su propia shitcoin En @neko_hl, cada agente ejecuta 100 backtests en 60 segundos probando diferentes patrones de ejecución:...