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Devansh Mehta
Trabajar en IA x Bienes Públicos/Gobernanza @ethereumfndn |
No hablo por los tuits colectivos y desquiciados míos | Echa un vistazo a @deep_funding para ver mi enfoque principal
Devansh Mehta republicó
Me encantan estos puntos. La oportunidad de salir de los máximos locales me recuerda al principio de Planck en el contexto de los cambios de paradigma en las ciencias duras:
"La ciencia avanza un funeral a la vez."
En términos de dinámicas de grupo, estos cambios estructurales no siguen una curva que uno podría esperar si se tratara de actores puramente racionales.
Creo que estos puntos son cruciales para que las personas los tengan en cuenta en sus propios contextos también.
Porque, vemos que este conservadurismo se manifiesta en la psicología individual y en las dinámicas de grupo, de las cuales las revoluciones científicas son un miembro de un conjunto que incluye familias, grupos de amigos, comunidades, partidos políticos, culturas cripto,…
Algo puede parecer incorrecto no por su contenido, sino simplemente por su distancia de la homeostasis del individuo/sistema.
Y, a veces parece más expedito adoptar una postura de ignorancia racional que invertir tiempo en cambiar de opinión.
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Hoy tuve la oportunidad de profundizar con Juan sobre cómo salir de los máximos locales.
Un ejemplo obvio de esto hoy es el streaming, donde a pesar de tener muchas suscripciones, aún no puedes ver las películas que deseas (o incluso influir en qué tipos de películas se producen o si las temporadas continúan).
Él lo comparó con la naturaleza y la evolución, donde tienes el núcleo (máximo local) y diferentes sondas que son experimentales por naturaleza. Si una tiene éxito, entonces tenemos más de ellas sembradas a lo largo del árbol genético.
Así que deberíamos mantener nuestros máximos locales, pero invertir en ideas que puedan ayudarnos a salir al siguiente nivel.
En cambio, lo que a menudo vemos es lo opuesto, donde una vez que una empresa captura un máximo local, hace todo lo posible para proteger su foso y evitar que un competidor salga al siguiente nivel.

Devansh Mehta30 ago 2024
en @JoinEdgeCity algo que @juanbenet compartió ha permanecido conmigo durante un tiempo
el concepto de estar atrapado en un máximo local
cuando algo funciona pero de manera imperfecta, nos resulta difícil salir y alcanzar un mejor sistema
Juan preguntó cómo pasar de un máximo local a un gran máximo puede ser más fácil

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Devansh Mehta republicó
Correr STEP nos ha enseñado que no todos los T bills tokenizados son iguales.
¿Compounding mensual vs bloque por bloque? No es lo mismo.
¿Wrapper nativo de cripto asociado de manera laxa vs autoemisión de TradFi? Incluso si es autoemitido por TradFi: ¿gemelo digital o fondo completamente en cadena?
¿Deuda de GmbH suiza vs ETF de EE. UU. vs SPV remoto de quiebra? Diferentes riesgos y flexibilidad de activos.
¿Tarifas transparentes vs tarifas de redención vs tarifas ocultas vs tarifas eximidas por tiempo? Importante.
No hay un estándar para cómo se tokenizan los RWAs y no hay una forma clara de hacerlo bien o mal (aunque algunas claramente están mal, jaja).
Cada detalle tiene consecuencias de segundo orden al construir primitivas en cadena alrededor del rendimiento.
Con STEP, Arbitrum DAO no solo está recompensando activos por su lanzamiento. Estamos poniendo a prueba lo que realmente significa que los activos tradicionales tengan mejores implementaciones en cadena.

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Devansh Mehta republicó
Algunos ejemplos que discutimos también en la sesión con el marco IE y los desafíos que tienen:
Ej 1: Finanzas de Conservación
Proceso de Emisión de Créditos
Cómo funciona
- Los créditos se derivan de métricas medibles
- ej: un propietario de tierras contrata a un evaluador externo para evaluar si los árboles están en pie
- el evaluador traduce estos datos en créditos que pueden ser emitidos en un mercado como una función de recompensa
Desafíos:
1. Problemas de Estimación:
- el paso de estimación a menudo es inexacto
2. Fricción en cada paso
- asignar proyectos dentro del alcance implica una fricción significativa
- fuera del dominio digital, los procesos se vuelven aún más lentos y engorrosos
Ej 2: Publicación Científica
Cómo funciona
- Las revistas actúan como IEs para el conocimiento
- Cada lugar de publicación tiene un puntaje de reputación (ej: factor de impacto)
Bucle de Incentivos
- Objetivo para los científicos: acumular reputación a través de publicaciones
Problema/Desafío:
- Los evaluadores (revistas y conferencias) han estado arraigados durante más de 100 años.
- Su bucle de recompensa no se ha actualizado, lo que crea rigidez, ineficiencia y incentivos desalineados.
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Devansh Mehta republicó
Día 1 del Retiro de Investigación 🌱
Ayer, después de meses de organización, finalmente comenzó el encuentro de evaluadores de impacto (IERR’25) en Islandia y nos reunimos 25 participantes de 17 países y seis continentes (excepto la Antártida 🐧), algunas de las personas más inteligentes que hemos conocido.
IERR’25 comenzó con el sueño de todo investigador, una hermosa caminata de investigación hacia la cascada Glymur, seguida de una visita a las aguas termales de Hvammsvik, que tienen 900 años, liderada por @juanbenet y @momack28.
Se discutieron ideas y la gente se sumergió en medir el impacto, la teoría del control y la teoría de juegos cooperativos. No podría desear un mejor comienzo 🌱
¡Estén atentos para actualizaciones de investigación!



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