推理模型在编码中已经死了 为什么？如果一个模型思考了10分钟却出错了，你就浪费了10分钟。如果一个快速模型在30秒内生成了5个错误答案，你可以在2分钟内迭代出正确答案。@cursor_ai 的 composer-1 明白这一点。其他人都会跟随。 但这里有个疯狂的地方：大多数 DeFAI 协议根本不理解这一点。他们认为更聪明的模型 = 更好的结果。错了。 -- 大多数 DeFAI 团队身上没有一丝 AI 的成分。他们把 GPT-5 或 Sonnet 4.5 放在交易机器人上，称之为 "AI 优化的 DeFi"。与此同时，顶尖工程师使用 AI 优化速度 + 迭代，而不是一次性完美。 正确的方法：在链上执行之前预先运行 100 次模拟 快速模型在 30 秒内为 1 个策略生成 10 种不同的执行模式 → 模拟每个 → 选择赢家 → 执行。这就是交易/收益农业的测试时间计算，而不是 "让模型认真思考一次然后祈祷。" 当你在链上交易时： • 执行是昂贵的（滑点，有时是燃气费） • 错误是永久的（无法 ctrl-z 一笔交易） • 速度很重要（阿尔法在几分钟内衰减） 你想要的是在 60 秒内进行 100 次模拟迭代，而不是在 10 分钟内做出 1 次 "深度推理" 决策。 真正的 DeFAI = 并行模拟循环 + 快速迭代 + 从示例中获得的经验法则 • 代理参考良好的执行（赚钱） • 代理参考糟糕的执行（被打爆） • AI 从不该做的事情中学到更多 虚假的 DeFAI = "我们的 AI 代理真的很聪明，相信我兄弟" • 实际上 50% 以上的收益是通过积分或他们自己的垃圾币补贴的 在 @neko_hl，每个代理在 60 秒内运行 100 次回测，测试不同的执行模式：...