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Omer Goldberg
Artigo incrível sobre @ethena_labs pela equipe de pesquisa.
Abrangendo a exposição ao risco do @aave, incluindo:
- falhas de câmbio
- estresse colateral
Mas destacar o risco não é suficiente
Revisamos as mitig ações com @chaos_labs Oracles, definindo limites de preço e parâmetros, prevenindo dívidas ruins.

Chaos Labs18/07, 00:54
1/ Teste de Stress do Ethena: Uma Análise Quantitativa da Estabilidade do Protocolo
Publicámos um artigo de pesquisa sobre @ethena_labs avaliando como o USDe e o sUSDe se comportam sob falhas de troca, stress de colateral e o risco resultante para @Aave.
Aqui estão as nossas principais conclusões.

4,46K
Não se pode construir uma IA que busca a verdade se não se consegue rastrear de onde veio a verdade.
O viés do modelo é um problema de treinamento, ajuste e busca em tempo real.
Para modelos, agentes e sistemas RAG, a proveniência é obrigatória.
Sem rastreamento de fontes, não há credibilidade.
Sem linhagem, não há confiança.

Chaos Labs17/07, 02:01
Os modelos de IA aprendem o que é mais repetido, não o que é verdadeiro.
O co-fundador da @NEARProtocol @ilblackdragon e o nosso CEO @omeragoldberg explicam por que a proveniência dos dados, a reputação da fonte e a curadoria da comunidade são críticas para construir uma IA confiável.
3,95K
Ótima conversa sobre IA x cripto com @ilblackdragon.
As 'leis de escalabilidade' da IA são intrigantes, mas isso não é a lei de Moore em hardware.
O progresso é muito menos previsível.
O RL específico de domínio será a próxima função de passo.
Estamos vendo seu impacto internamente.
Animado para compartilhar mais em breve.

Chaos Labs15/07, 00:33
“Não gosto de chamar-lhes leis de escalonamento. Não são leis propriamente ditas.”
@ilblackdragon, coautor de Attention Is All You Need e cofundador da @NEARProtocol, juntou-se ao nosso CEO @omeragoldberg para discutir por que os futuros avanços em IA podem vir de um treinamento melhorado e raciocínio formal em vez de modelos maiores.
2,12K
Como os Mercados de Previsão se Tornaram Mercados de Manipulação
Quando o custo da corrupção é menor do que o retorno, a verdade torna-se uma mercadoria leiloada ao maior licitante.
A controvérsia sobre o fato de Zelensky ter usado um fato no Polymarket não foi um erro. Foi uma demonstração de $200M da falha fatal nos oráculos controlados por humanos: quando o custo da corrupção é menor do que a recompensa, a verdade torna-se uma mercadoria vendida ao maior licitante.
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O Desfile de Moda de $200 Milhões de Zelensky
Imagine isto: Zelensky entra em uma cimeira da NATO vestindo o que todos os principais meios de comunicação chamam de fato. O mercado tem $200M em volume. O resultado parece óbvio.
Então o oráculo da UMA vota "Não."
Não porque Zelensky não usou um fato.
Não porque a evidência era incerta.
Mas porque as pessoas que controlavam o oráculo tinham dezenas de milhões apostados em "Não" e só precisavam usar seu poder de voto para reescrever a realidade sem risco real.
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Manipulação de Oráculos 101
A verdade desconfortável sobre oráculos controlados por humanos é que os humanos são tendenciosos.
- Alguns dos maiores detentores de UMA estavam fortemente posicionados em “Não.”
- Quando “Sim” parecia o resultado correto, eles não aceitaram a perda; mudaram o voto.
- Mais de 23M de UMA foram votados, valendo ~$25M, para contestar o resultado.
Isto não foi descentralização. Foram baleias protegendo seus investimentos.
Com UMA suficiente e coordenação, a verdade não importa. O resultado sim.
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A Crise Mais Ampla dos Oráculos
Este problema se estende muito além do Polymarket e da UMA. Oráculos controlados por humanos estão sujeitos a várias manipulações e vetores de design de incentivos.
Embora estejamos usando o Mercado do Fato de Zelensky como um estudo de caso, notamos que já observamos este problema antes, no caso do Mercado do Acordo Mineral Ucraniano de Março de 2025.
Todo grande mercado de previsões enfrenta o mesmo desafio fundamental.
Onde humanos controlam a verdade, a verdade se curva ao lucro humano.
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Graduando dos Oráculos Controlados por Humanos: Substituindo a Intenção pela Inteligência
A única solução real para oráculos humanos é remover os humanos.
Oráculos alimentados por IA mudam isso:
- Sem Incentivos Financeiros: O modelo não mantém posições nem se importa com quem ganha.
- Regras de Decisão Resistentes a Tendências: Mesmos pesos de treinamento, mesmo prompt, mesma temperatura = o modelo avalia a evidência com os mesmos critérios subjacentes. AIs não têm humores, não fazem apostas paralelas, não têm coordenação nos bastidores.
- Pipelines de Raciocínio: Cada passo intermediário pode ser registrado, inspecionado e reproduzido.
- Através de Máquina em Escala: Milhares de fontes ingeridas em paralelo sem esgotamento ou acordos paralelos.
Erro residual ainda existe, mas é ruído estatístico aleatório. Isso é significativamente mais difícil para um trader manipular. Com critérios de resolução claros e feeds de dados autenticados, modelos de ponta já oferecem precisão de nível de produção, e a curva está melhorando acentuadamente.
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Ruído Residual Vence Mentiras Calculadas
O futuro dos mercados de previsão requer a remoção total dos humanos da determinação da verdade.
Como essa arquitetura se parece:
- Hierarquias de Fonte Predefinidas: Reuters > BBC > Notícias Locais > Blogs
- Prova Criptográfica da Origem dos Dados: Verificar se a informação não foi adulterada
- Consenso Multi-Agente: Múltiplos sistemas de IA alcançando conclusões independentes
- Raciocínio Transparente: Trilhas de auditoria completas para cada decisão
- Evidência Imutável: Provas armazenadas em blockchain que não podem ser revisadas ou deletadas
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Descoberta da Verdade em um Mundo Pós-Verdade
Os mercados de previsão são um microcosmo de um desafio muito maior. Quando a Wikipedia pode ser editada, as notícias podem ser revisadas e "fatos" tornam-se negociáveis, precisamos de sistemas que possam estabelecer a verdade fundamental.
Isso se estende por domínios:
- Integridade e verificação eleitoral
- Consenso científico e validação de pesquisa
- Autenticidade das notícias na era dos deepfakes
- Manutenção de registros históricos e prevenção de revisões
- Transparência e responsabilidade corporativa
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Pensamentos Finais
A escolha que os mercados de previsão enfrentam é clara: continuar fingindo que humanos movidos por incentivos podem ser árbitros neutros da verdade, ou construir sistemas que removam completamente o viés humano da determinação da verdade.
A questão já foi respondida pelos próprios mercados. Quando $200M flui através de um mercado sobre um resultado óbvio e a resposta óbvia perde, o sistema revelou sua verdadeira natureza.
A tecnologia para resolver isso existe.
A descoberta da verdade é importante demais para ser leiloada ao maior licitante.




40,82K
Visão geral da rede @BotanixLabs e da arquitetura Spiderchain com a IA @chaos_labs!
Parabéns pelo lançamento @alipaints e equipe 🥳

Robby3/07, 02:54
.@BotanixLabs Bitcoin L2 está ativo na mainnet!
Aqui está uma análise da @chaos_labs com IA cobrindo a arquitetura Spiderchain, compatibilidade com EVM, finalização em 5 segundos.
Quais projetos devemos explorar a seguir? Deixe suas sugestões abaixo e garantiremos acesso antecipado.
2,69K
Entusiasmado para compartilhar o primeiro @chaos_labs AI Hub, o Stablecoin Hub.
Os Hubs são mini aplicativos específicos de domínio, apresentando sinais impulsionados por agentes.
Compare @USDC, @USDT0_to, @withAUSD, @ethena_labs e mais.
Lançando para usuários beta (super) iniciais.
Quais outros Hubs você gostaria de ver?
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