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Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.

Devansh Mehta
AI×公共財・ガバナンス@ethereumfndnに取り組む |
私は、私自身の集団的で狂ったツイートを代弁しているわけではありません |@deep_fundingをチェックして、私の主な焦点を確認してください
Devansh Mehta reposted
私はこれらの点が大好きです。局所的な最大値から抜け出す機会は、ハードサイエンスにおけるパラダイムシフトの文脈におけるプランクの原理を思い出させます。
「科学は一度に1つの葬儀を進歩させます。」
グループのダイナミクスという点では、これらの構造的変化は、純粋に合理的なアクターが与えられた場合に期待される曲線をたどるものではありません。
これらの点は、人々がそれぞれの文脈でも注意すべき重要だと思います。
なぜなら、この保守主義は個人の心理学とグループのダイナミクスで展開されており、そのうちの科学革命は家族、友人グループ、コミュニティ、政党、暗号文化などのセットのメンバーであるのを見るからです,...
何かが間違っているように見えるのは、その内容のせいではなく、単に個人/システムの恒常性からの距離のせいです。
そして、考えを変えることに時間を費やすよりも、合理的な無知のスタンスを取る方が都合がよいように思えることもあります。
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そこで今日は、フアンと一緒にローカルマキシマの突破についてさらに深く掘り下げる機会を得ました
今日の明らかな例はストリーミングで、多くのサブスクリプションがあるにもかかわらず、まだ好きな映画を見ることができません (または、どの種類の映画が制作されるか、シーズンが続くかどうかに影響を与えることさえあります)
彼はそれを自然と進化に例え、コア(局所的な最大値)と本質的に実験的なさまざまなプローブを持っています。1つが離陸すれば、遺伝子ツリー全体にさらに多くの種子が植えられることになります
ですから、私たちはローカルマキシマを維持しながら、次のレベルにブレイクするのに役立つアイデアに投資する必要があります
代わりに、私たちがよく目にするのはその逆で、企業がローカルの最大値を獲得すると、堀を守り、競合他社が次のレベルに躍進するのを防ぐためにできる限りのことをします

Devansh Mehta2024年8月30日
@JoinEdgeCity@juanbenet共有した何かがしばらくの間私の心に残っています
局所的な最大値にとらわれているという概念
何かがうまくいっても不完全である場合、私たちはブレイクアウトしてより良いシステムに到達するのが難しいと感じます
フアンは、ローカルマックスからビッグマックスへの移行がどうすれば簡単かと尋ねた

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Devansh Mehta reposted
STEPを実行することで、すべてのトークン化されたT請求書が同じように作成されるわけではないことがわかりました。
月次対ブロックごとの複利?同じではありません。
緩やかに提携した暗号ネイティブラッパーとTradFi自己発行?たとえtradfiが自己発行したとしても、デジタルツインか完全オンチェーンファンドか?
スイスGmbHの債務 vs 米国ETF vs 破産のリモートSPV?さまざまなリスクと資産の柔軟性
透明性のある手数料 vs 償還手数料 vs 隠れた手数料 vs 時間ベースの免除手数料?大事な
RWAのトークン化方法の基準はなく、明確な正しい方法も間違った方法もありません(明らかに間違っているものもありますが笑)
すべての詳細は、yield に関するオンチェーン プリミティブを構築するときに 2 次の結果をもたらします。
STEP により、Arbitrum DAO はローンチに対して資産に報酬を与えるだけではありません。私たちは、従来の資産がオンチェーンでより良い実装を行うことが実際に何を意味するのかをプレッシャーテストしています。

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Devansh Mehta reposted
IEフレームワークとそれらが抱えている課題とのセッションでも議論したいくつかの例:
例1:保全金融
クレジット発行プロセス
仕組み
- クレジットは測定可能な指標から導き出されます
- 例: 地主は、気象樹が立っているかどうかを評価するために第三者の評価者を雇います
- 評価者は、このデータを報酬関数として市場で発行できるクレジットに変換します。
課題:
1. 見積もりの問題:
- 見積もりステップが不正確であることがよくあります
2. あらゆる段階での摩擦
- 範囲内のプロジェクトを割り当てることには、大きな摩擦が伴います
- デジタル領域以外では、プロセスはさらに遅くなり、煩雑になります
例2:科学出版
仕組み
- ジャーナルは知識のIEとして機能します
- 各出版会場には評判スコア(例:インパクトファクター)があります
インセンティブループ
- 科学者の目標:出版物を通じて評判を蓄積する
問題/課題:
- 評価者(ジャーナルと会議)は100年以上にわたって定着しています。
- 報酬ループが更新されていないため、硬直性、非効率性、インセンティブの不整合が生じています。
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Devansh Mehta reposted
リサーチ・リトリート1 🌱日目
昨日、数か月にわたる組織化の後、アイスランドでようやく影響評価者(IERR'25)が始まり、17か国と6大陸(南極大陸🐧を除く)から25人の参加者が集まりました。
IERR'25 は、すべての研究者の夢から始まり、@juanbenetと@momack28が率いる 900 年前の Hvammsvik 温泉への訪問に続いて、グリムル滝への豪華な研究ハイキングが始まりました
アイデアが議論され、人々は影響の測定、制御理論、協力ゲーム理論についてオタクを狙撃しました。これ以上のスタートを切る🌱ことはできませんでした
研究の最新情報にご期待ください!



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