Já invisto em cripto há tempo suficiente para que minha rotina de pesquisa quase não mude mais
A maioria das manhãs começa do mesmo jeito
Eu verifico propostas de governança
Revejo a exposição do portfólio
Comparo métricas de protocolos
Peço à IA para resumir tudo o que aconteceu durante a noite antes de decidir o que merece minha atenção
Por um tempo, achei que a parte repetitiva era coletar informações
Quanto mais meses passaram, menos convencido eu fiquei
As informações raramente eram o gargalo
Reconstruir continuamente os mesmos limites de execução era
Uma estratégia de longo prazo não fica dentro de uma conversa só
Os mercados oscilam
Os modelos recebem atualizações
Os agentes reiniciam
A tolerância ao risco muda quando novos dados chegam
Ainda assim, cada novo fluxo de trabalho ainda precisa reconstruir as mesmas permissões antes que algo significativo possa acontecer
Isso nunca pareceu importante quando a IA, na maior parte, só gerava respostas
Começou a parecer diferente quando a IA passou a fazer parte de fluxos de investimento recorrentes, em vez de prompts isolados
A blockchain nunca pareceu ter dificuldade com a execução
A liquidação permaneceu determinística todas as vezes
O que foi se deslocando lentamente não foi a execução
Foi a autorização
Um limite de gastos que fazia sentido semanas atrás
Uma carteira delegada que tecnicamente ainda funciona
Uma estratégia que continua executando mesmo que as premissas por trás das permissões já tenham mudado
Nada falhou
A coordenação simplesmente desapareceu em silêncio
Ler sobre o Mainnet Beta do @Newton Protocol na Base e no Ethereum não trouxe uma nova ideia tanto quanto deu um nome para algo que eu já tinha começado a notar
Talvez autorização não seja outra funcionalidade adicionada antes da liquidação
Talvez seja a memória operacional que permite que uma estratégia permaneça confiável depois de centenas de execuções em vez de apenas uma
Antes eu achava que sistemas autônomos melhorariam principalmente por meio de um raciocínio melhor
Agora estou menos certo
O problema mais difícil pode ser preservar os limites que antes estavam corretos enquanto tudo ao redor continua mudando
Ainda estou me perguntando se é aí que sistemas de IA de longa duração acabam silenciosamente se tornando infraestrutura em vez de software
@NewtonProtocol #newt $NEWT $NIL $SYN
A maioria das manhãs começa do mesmo jeito
Eu verifico propostas de governança
Revejo a exposição do portfólio
Comparo métricas de protocolos
Peço à IA para resumir tudo o que aconteceu durante a noite antes de decidir o que merece minha atenção
Por um tempo, achei que a parte repetitiva era coletar informações
Quanto mais meses passaram, menos convencido eu fiquei
As informações raramente eram o gargalo
Reconstruir continuamente os mesmos limites de execução era
Uma estratégia de longo prazo não fica dentro de uma conversa só
Os mercados oscilam
Os modelos recebem atualizações
Os agentes reiniciam
A tolerância ao risco muda quando novos dados chegam
Ainda assim, cada novo fluxo de trabalho ainda precisa reconstruir as mesmas permissões antes que algo significativo possa acontecer
Isso nunca pareceu importante quando a IA, na maior parte, só gerava respostas
Começou a parecer diferente quando a IA passou a fazer parte de fluxos de investimento recorrentes, em vez de prompts isolados
A blockchain nunca pareceu ter dificuldade com a execução
A liquidação permaneceu determinística todas as vezes
O que foi se deslocando lentamente não foi a execução
Foi a autorização
Um limite de gastos que fazia sentido semanas atrás
Uma carteira delegada que tecnicamente ainda funciona
Uma estratégia que continua executando mesmo que as premissas por trás das permissões já tenham mudado
Nada falhou
A coordenação simplesmente desapareceu em silêncio
Ler sobre o Mainnet Beta do @Newton Protocol na Base e no Ethereum não trouxe uma nova ideia tanto quanto deu um nome para algo que eu já tinha começado a notar
Talvez autorização não seja outra funcionalidade adicionada antes da liquidação
Talvez seja a memória operacional que permite que uma estratégia permaneça confiável depois de centenas de execuções em vez de apenas uma
Antes eu achava que sistemas autônomos melhorariam principalmente por meio de um raciocínio melhor
Agora estou menos certo
O problema mais difícil pode ser preservar os limites que antes estavam corretos enquanto tudo ao redor continua mudando
Ainda estou me perguntando se é aí que sistemas de IA de longa duração acabam silenciosamente se tornando infraestrutura em vez de software
@NewtonProtocol #newt $NEWT $NIL $SYN