推理模型在編碼上已經死了 為什麼？如果一個模型思考了10分鐘卻錯了，你浪費了10分鐘。如果一個快速模型在30秒內生成了5個錯誤答案，你可以在2分鐘內迭代到正確答案。@cursor_ai 的 composer-1 明白這一點。其他人都會跟隨。 但這裡有個瘋狂的地方：大多數 DeFAI 協議根本不理解這一點。他們認為更聰明的模型 = 更好的結果。錯了。 -- 大多數 DeFAI 團隊身上沒有一絲 AI 的成分。他們把 GPT-5 或 Sonnet 4.5 放在交易機器人上，稱之為 "AI 優化的 DeFi"。與此同時，頂尖工程師使用 AI 來優化速度 + 迭代，而不是一次性完美。 正確的方法：在鏈上執行之前先進行 100 次模擬 快速模型在30秒內為1個策略生成10種不同的執行模式 → 模擬每一種 → 選擇贏家 → 執行。這就是交易/收益農耕的測試時間計算，而不是 "讓模型一次性思考得很努力然後祈禱。" 當你在鏈上交易時： • 執行是昂貴的（滑點，有時還有燃氣費） • 錯誤是永久的（無法 ctrl-z 一筆交易） • 速度很重要（阿爾法在幾分鐘內衰減） 你想要的是60秒內的100次模擬迭代，而不是10分鐘內的1次 "深度推理" 決策。 真正的 DeFAI = 平行模擬循環 + 快速迭代 + 從範例中獲得的經驗法則 • 代理參考良好的執行（賺錢） • 代理參考不良的執行（被搞慘） • AI 從不該做的事情中學習更多 假 DeFAI = "我們的 AI 代理真的很聰明，相信我兄弟" • 實際上 50% 以上的收益是由積分或他們自己的垃圾幣補貼的 在 @neko_hl，每個代理在60秒內運行100次回測，測試不同的執行模式：...