Bài viết này được dịch máy
Xem bản gốc
🩵 Một thử thách thiết kế AMM thú vị dành cho người dùng: Hãy thiết lập mô hình LLM của bạn và bắt đầu thử thách AMM này!
Ngay cả khi bạn không biết gì về AMM hay Solidity, miễn là bạn có một LLM (Learning Level Module) có thể sử dụng được, bạn vẫn có thể tham gia thử thách.
Thuật giả kim AI.
Nhắc đến anh chàng đang dẫn đầu bảng xếp hạng, anh ấy đã gửi bài đến 103 lần– quả thật, chăm chỉ sẽ được đền đáp! 🥲
Dan Robinson
@danrobinson
02-07
Are you a better AMM designer than me?
@bqbrady and I built a challenge that lets you prove it
Create your own dynamic-fee AMM and submit it to get onto our leaderboard
Link in 🧵👇
☘️ Kỷ lục lần gửi đầu tiên
Có vẻ như đây là chiến lược tỷ lệ cố định, hiện được đánh giá +378
Xếp hạng #373. Không khả quan lắm, nhưng tạm thời dùng làm mốc tham khảo. Chúng ta sẽ xem xét cách cải thiện liên tục sau này.
☘️ Vượt ngưỡng 400+
Hiện tại, 100 điểm số cao nhất đều trên 500, một khoảng cách đáng kể.
Có vẻ như phí giao dịch cao đang là nguyên nhân dẫn đến khối lượng giao dịch thấp.
Vậy, cần thủ thuật gì để tăng điểm từ 400 lên 500?
🎉 Tin tuyệt vời! Chúng ta đã đánh bại đồng sáng lập Meteora, @0xSoju!
Anh chàng này chỉ có giá 388.
Nói cách khác, liệu tôi có phát minh ra chiến lược AMM tốt hơn DLMM không?
x.com/0xSoju/status/2020682956...…
Soju 燒酒 | Meteora
@0xSoju
02-09
I'm halfway done vibe coding a conversion tool that takes @MeteoraAG inputs on dynamic fees, such as volatility accumulator / volatility decay, and turns it into solidity for the AMM challenge.
The standard Meteora dynamic fee (what's on all of our pools) had an edge of +388. x.com/danrobinson/st…
☘️ Đã đạt mốc hơn 450 điểm, tiếp tục chinh phục CodeX.
Nó cũng được trang bị một trợ lý lái phụ: Gemini CLI Skill.
Điều này cho phép hai mô hình trí tuệ nhân tạo chính hoạt động cùng nhau.
Thành thật mà nói, thử thách này khá khó, nhất là khi bạn thậm chí không hiểu được câu hỏi.
Trí tuệ nhân tạo không phải là toàn năng. Nếu bạn gửi câu hỏi cho nó và kỳ vọng dễ dàng đạt được số điểm trên 500, đó không chỉ là suy nghĩ viển vông, mà chắc chắn là rất khó.
Đây là lần tôi chạy CodeX trong một thời gian dài ở một môi trường không quen thuộc, và điều đó đã giúp tôi hiểu rõ hơn cách tối đa hóa hiệu suất của trí tuệ nhân tạo.
Từ Twitter
Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Nội dung trên chỉ là ý kiến của tác giả, không đại diện cho bất kỳ lập trường nào của Followin, không nhằm mục đích và sẽ không được hiểu hay hiểu là lời khuyên đầu tư từ Followin.
Thích
Thêm vào Yêu thích
Bình luận
Chia sẻ
Nội dung liên quan
