人工智慧輔助編碼在大約一年內迅速進展，然後停滯在一個實際上對生產級任務有用的水平之下，這實在令人相當煩惱。

第3部分：暗黑AMM預言機 暗黑AMM的關鍵創新在於，預言機的更新計算量比交換操作少100倍。暗黑AMM的設計使得市場做市商可以在每秒內多次快速更新其內部池參數（定價函數）。

在我看到一個 AI 能在 Axiom 上狙擊 30k 市值的迷因，而不被 19 歲的 Fortnite 玩家拋棄之前，我不會相信 AGI。

一旦你的帳戶開始被機器人攻擊，你就會失去所有的信號，慢慢地變成無意義的發帖。我已經看到這種情況發生在許多加密貨幣界的偉大人物身上。

暗黑 AMM 是一個完美的例子，展示了只有在無需許可的可組合執行環境中才能自然產生的想法。

我認為MCP（AI版本）的價值可能會隨著時間增加，但現在指令跟隨和工具使用實在太不穩定，無法讓MCP伺服器的雜訊污染你的上下文窗口。

如果 Solana 真想贏，他們應該說服 Hyperliquid 採用 token2022。

極快的速度加上良好的指令遵循能力是對於大型語言模型（llms）來說最被低估的組合。 每個人都在為異步多代理使用構建圖形用戶界面（gui），但用戶的顯示偏好是他們希望快速且串行地完成任務。

進一步調查後，我發現了兩個解釋 1. 一些類似 Telegram 的交易機器人正在使用 Jupiter API，並且設置高度受限，這迫使交易主要通過 Raydium 和 Meteora 進行。

第2部分：執行質量和路由錯誤 這裡是過去一週的交易過濾樣本，這些交易很可能是零售交易而非機器人交易。 下表顯示了如果您被路由到活躍的流動性去中心化交易所（暗池AMM或CLOB）與被動流動性相比，根據交易規模（$）的平均成交質量。