i modelli di ragionamento sono già morti per la programmazione perché? se un modello pensa per 10 minuti e sbaglia, hai sprecato 10 minuti. se un modello veloce genera 5 risposte sbagliate in 30 secondi, iteri per arrivare alla risposta giusta in 2 minuti. il compositore-1 di @cursor_ai lo capisce. tutti gli altri seguiranno. ma ecco cosa è strano: la maggior parte dei protocolli DeFAI non capisce affatto questo. pensano che un modello più intelligente = un risultato migliore. SBAGLIATO. -- la maggior parte dei team DeFAI non ha un singolo osso di AI nel loro corpo. attaccano GPT-5 o Sonnet 4.5 a un bot di trading e lo chiamano "DeFi ottimizzato con AI." nel frattempo, i migliori ingegneri che usano l'AI ottimizzano per velocità + iterazione, non per la perfezione in un colpo solo. l'approccio corretto: eseguire simulazioni 100 volte prima di eseguire on-chain un modello veloce genera 10 diversi schemi di esecuzione per 1 strategia in 30 secondi → simula ciascuno → scegli il vincitore → esegui. questo È calcolo al momento del test per trading/yield farming. non "lascia che il modello pensi davvero a lungo una volta e prega." quando stai facendo trading on-chain: • l'esecuzione è costosa (slippage, a volte gas) • gli errori sono permanenti (non puoi ctrl-z un trade) • la velocità conta (l'alpha decresce in minuti) dev'essere 100 iterazioni simulate in 60 secondi, non 1 decisione "profondamente ragionata" in 10 minuti. il vero DeFAI = cicli di simulazione paralleli + iterazione rapida + euristiche guadagnate dagli esempi • l'agente fa riferimento a una buona esecuzione (stampa soldi) • l'agente fa riferimento a una cattiva esecuzione (è andato male) • l'AI impara di più da ciò che NON deve fare falso DeFAI = "il nostro agente AI è davvero intelligente, fidati di me bro" • in realtà oltre il 50% del rendimento è sovvenzionato da punti o dalla loro stessa shitcoin da @neko_hl, ogni agente esegue 100 backtest in 60 secondi testando diversi schemi di esecuzione:...