L'IA est le meilleur logiciel de démonstration jamais inventé. Vous pouvez pirater quelque chose en un week-end, publier un partage d'écran et devenir viral. Mais transformer cela en un produit auquel les gens font confiance est brutal. La première fois que les utilisateurs perdent confiance, ils s'en vont. L'écart entre la démo et la production est énorme. Pour tous les investissements dans l'IA jusqu'à présent, il y a peu d'applications révolutionnaires au-delà des laboratoires de pointe et des outils de codage. Réduire cet écart nécessite deux capacités : 1. Créer une application incroyable - c'est déjà assez difficile. 2. Plier un LLM à votre volonté - c'est un nouveau terrain, car nous apprenons tous à les maîtriser. C'est difficile. Mais si vous pouvez faire les deux, l'opportunité est énorme.

Contrôle > Sécurité Empruntée Le lancement de L1 par Stripe et Circle n'est que le début. Pendant des années, l'hypothèse était que les entreprises choisiraient Ethereum, Solana ou un autre L1 public pour leur sécurité. L'avenir entièrement décentralisé était l'utopie que nous espérions. En réalité, lorsque je parle à de grandes banques et à des fintechs, ce n'est pas ce qui guide leurs décisions. Elles sont déjà réglementées et auditées. Si elles possèdent le réseau, elles le considèrent comme une garantie de sécurité plus forte. Elles choisissent les validateurs, contrôlent le processus de mise à niveau et savent exactement qui opère l'infrastructure. Si quelque chose ne va pas, il y a un recours direct. Les entreprises sont responsables envers leurs clients, et l'entreprise subira les conséquences si elle agit de mauvaise foi. Et si vous déplacez des trillions en volume de stablecoins, aucun réseau public ne peut offrir une sécurité économique significative de toute façon. Si la décentralisation et la sécurité économique ne sont pas des priorités, que reste-t-il ? Des raisons valables de lancer sur un L1 public sont la distribution et l'interopérabilité DeFi. Si vous avez besoin de ce public et de ces intégrations, cela peut avoir du sens. Mais pour les fintechs qui souhaitent simplement déplacer des stablecoins, des devises étrangères ou d'autres actifs réels plus rapidement et moins cher, et qui peuvent se connecter à d'autres chaînes si nécessaire, posséder le L1 élimine la fuite de valeur et donne un contrôle total. Les oracles et les protocoles de messagerie interopérables seront essentiels pour briser les silos de données entre les chaînes d'entreprise privées, les réseaux publics et le web plus large. Les oracles et les protocoles de ponts vont croître en sophistication au cours des prochaines années pour répondre aux exigences des néobanques, des fintechs, etc. La décentralisation sera un spectre, il sera intéressant de voir la distribution au fil du temps.

La Maison Blanche et la SEC proposent des mises à jour majeures sur notre façon de penser à l'intégrité des données de marché dans une économie onchain. Le récent rapport de la Maison Blanche et le ‘Project Crypto’ de la SEC appellent à des mises à jour du Reg NMS, le manuel des données de marché aux États-Unis, pour gérer les titres tokenisés et d'autres RWAs. Quelle est leur réponse ? L'amender. Et, selon la Maison Blanche, envisager d'utiliser des oracles, des agrégateurs et des infrastructures DeFi pour collecter des offres, des demandes et d'autres données de marché. Le Reg NMS garantit que les marchés traditionnels restent équitables et compétitifs en exigeant que les courtiers acheminent les ordres vers le meilleur prix disponible, en imposant des données cohérentes à travers les lieux, et en empêchant qu'une seule bourse ne domine le marché. Appliquer cela à la crypto ne nécessite pas de réinventer la roue. Cela nécessite de connecter les données qui existent déjà, nous permettant d'étendre l'infrastructure et les protocoles déjà construits. Chez @chaos_labs, nous construisons une infrastructure qui résout ce problème. Pas seulement pour servir d'oracle de prix pour les actifs onchain, mais plutôt pour tout actif, en agrégeant des données de toutes les sources pertinentes. Les oracles de nouvelle génération relieront des données de marché en temps réel, tradfi, onchain et générales à travers des protocoles, des agents, des échanges et plus encore. Le rapport sur les actifs numériques fait 158 pages. Il mentionne les oracles sur 4 pages. C'est un début :)

La finance générative par @diogomonica Les banques et les fintechs vous vendent les produits financiers qu’elles ont, pas ceux dont vous avez besoin. Aujourd’hui, les frais généraux liés à la création d’instruments financiers sont importants. Mais que se passerait-il si c’était instantané ? Nous savons que nous pouvons transformer le langage en code > Nous savons que nous pouvons transformer le code en protocoles financiers> Quelle est la prochaine étape ? Langage naturel > instruments financiers personnalisés > « couvrir parfaitement mon portefeuille » > « rééquilibrage après le dernier mouvement du marché » > « fixer un ordre à cours limité, si la volatilité du marché augmente de 2 % » > ... Les possibilités sont infinies. La véritable AFI ne se contente pas de démocratiser le renseignement, mais permet à quiconque d’agir en conséquence.

Salut @grok qui étaient les 5 personnes les plus célèbres à visiter mon profil au cours des 3 dernières années ? Il n’est pas nécessaire qu’il s’agisse d’une mutuelle, ne les étiquetez pas, indiquez simplement qui il utilisait handle sans le signe @.

Article incroyable sur @ethena_labs par l'équipe de recherche. Couvrant l'exposition au risque de @aave, y compris : - échecs d'échange - stress sur les garanties Mais souligner le risque ne suffit pas Nous examinons les atténuations avec @chaos_labs Oracles, en fixant des planchers de prix et des paramètres, empêchant la mauvaise dette.

Une autre excellente recherche que nous avons réalisée avec l'équipe brillante de @chaos_labs. Reconnaissant de faire partie d'un groupe d'esprits aussi réfléchis et aigus.

Vous ne pouvez pas construire une IA à la recherche de la vérité si vous ne pouvez pas retracer d’où vient la vérité. Le biais de modèle est un problème d’entraînement, de réglage et de recherche en temps réel. Pour les modèles, les agents et les systèmes RAG, la provenance est obligatoire. Pas de traçage de source signifie pas de crédibilité. Pas de lignage signifie pas de confiance.

Appelez ça un dîner d’équipe C’est ce que nous appelons la gouvernance du protocole Brooklyn x @chaos_labs !

Grande conversation AI x crypto avec @ilblackdragon. Les « lois de mise à l’échelle » de l’IA sont intrigantes, mais ce n’est pas la loi de Moore dans le matériel. Les progrès sont beaucoup moins prévisibles. L’apprentissage par renforcement spécifique au domaine sera la fonction de l’étape suivante. Nous constatons son impact à l’interne. J’ai hâte d’en partager plus bientôt.