modele rozumowania są już martwe dla kodowania dlaczego? jeśli model myśli przez 10 minut i się myli, zmarnowałeś 10 minut. jeśli szybki model generuje 5 błędnych odpowiedzi w 30 sekund, iterujesz do właściwej odpowiedzi w 2 minuty. kompozytor-1 @cursor_ai to rozumie. wszyscy inni będą podążać za tym. ale oto, co jest dzikie: większość protokołów DeFAI w ogóle tego nie rozumie. myślą, że mądrzejszy model = lepszy wynik. BŁĄD. -- większość zespołów DeFAI nie ma ani jednego AI w swoim ciele. przyklejają GPT-5 lub Sonnet 4.5 do bota handlowego i nazywają to "optymalizowanym AI DeFi." tymczasem najlepsi inżynierowie używający AI optymalizują pod kątem szybkości + iteracji, a nie jednorazowej doskonałości. prawidłowe podejście: przeprowadź symulacje 100 razy przed wykonaniem na łańcuchu szybki model generuje 10 różnych wzorców wykonania dla 1 strategii w 30 sekund → symuluj każdy → wybierz zwycięzcę → wykonaj. to JEST obliczenia w czasie testu dla handlu/uzyskiwania zysków. nie "niech model myśli naprawdę mocno raz i się modli." gdy handlujesz na łańcuchu: • wykonanie jest kosztowne (slippage, czasami gaz) • błędy są trwałe (nie można ctrl-z handlu) • szybkość ma znaczenie (alpha zanika w minutach) you want 100 symulowanych iteracji w 60 sekundach, a nie 1 "głęboką decyzję rozumowania" w 10 minut. prawdziwe DeFAI = równoległe pętle symulacyjne + szybka iteracja + zdobyte heurystyki z przykładów • agent odnosi się do dobrego wykonania (drukuje pieniądze) • agent odnosi się do złego wykonania (został zrujnowany) • AI uczy się więcej z tego, czego NIE robić fałszywe DeFAI = "nasz agent AI jest naprawdę mądry, zaufaj mi bracie" • w rzeczywistości 50%+ zysków jest subsydiowane przez punkty lub ich własny shitcoin w @neko_hl każdy agent przeprowadza 100 testów wstecznych w 60 sekund, testując różne wzorce wykonania:...