các mô hình lý luận đã chết cho việc lập trình tại sao? nếu một mô hình suy nghĩ trong 10 phút và sai, bạn đã lãng phí 10 phút. nếu một mô hình nhanh tạo ra 5 câu trả lời sai trong 30 giây, bạn sẽ lặp lại để tìm ra câu trả lời đúng trong 2 phút. composer-1 của @cursor_ai hiểu điều này. mọi người khác sẽ theo sau. nhưng điều thú vị là: hầu hết các giao thức DeFAI không hiểu điều này chút nào. họ nghĩ mô hình thông minh hơn = kết quả tốt hơn. SAI. -- hầu hết các đội DeFAI không có một chút AI nào trong cơ thể của họ. họ gán GPT-5 hoặc Sonnet 4.5 vào một bot giao dịch và gọi đó là "DeFi tối ưu hóa bằng AI." trong khi các kỹ sư hàng đầu sử dụng AI tối ưu hóa cho tốc độ + lặp lại, không phải hoàn hảo một lần. cách tiếp cận đúng: chạy trước các mô phỏng 100 lần trước khi thực hiện trên chuỗi mô hình nhanh tạo ra 10 mẫu thực hiện khác nhau cho 1 chiến lược trong 30 giây → mô phỏng từng mẫu → chọn người chiến thắng → thực hiện. đây là tính toán thời gian thử nghiệm cho giao dịch/thu hoạch lợi nhuận. không phải "để mô hình suy nghĩ thật kỹ một lần và cầu nguyện." khi bạn giao dịch trên chuỗi: • thực hiện là tốn kém (trượt giá, đôi khi là phí gas) • sai lầm là vĩnh viễn (không thể ctrl-z một giao dịch) • tốc độ quan trọng (alpha giảm trong vài phút) bạn muốn 100 lần mô phỏng trong 60 giây, không phải 1 quyết định "lý luận sâu" trong 10 phút. DeFAI thực sự = các vòng mô phỏng song song + lặp lại nhanh + các quy tắc thu được từ các ví dụ • tác nhân tham khảo thực hiện tốt (in tiền) • tác nhân tham khảo thực hiện kém (bị rekt) • AI học nhiều hơn từ những gì KHÔNG nên làm DeFAI giả = "tác nhân AI của chúng tôi thực sự thông minh, tin tôi đi bro" • trên thực tế, hơn 50% lợi nhuận được trợ cấp bởi điểm hoặc đồng shitcoin của họ tại @neko_hl, mỗi tác nhân chạy 100 bài kiểm tra hồi quy trong 60 giây thử nghiệm các mẫu thực hiện khác nhau:...