区块链现在无聊了吗？有点，是的。因为我们已经搞定了大部分内容。伟大的发明已经过去：从2016年到2021年，我们基本上搞定了所有主要原语（高吞吐量L1、L2、DeFi、AMM、PM、预言机）。这在技术史上很常见。互联网最重要的思想在90年代初就被搞定了；接下来的30年主要是扩展规模。这就是加密货币现在的状况。剩下的就是实现、用户体验调整和优化。这感觉不同，因为它确实不同。这是技术成熟的标志。也是任何真正获胜的技术所必需的阶段。我在与@avichal的斯坦福演讲中分析了我们在加密货币创新周期中的位置

区块链现在无聊了吗？有点，是的。因为我们已经搞定了大部分内容。伟大的发明已经过去：从2016年到2021年，我们基本上搞定了所有主要原语（高吞吐量L1、L2、DeFi、AMM、PM、预言机）。这在技术史上很常见。互联网最重要的思想在90年代初就被搞定了；接下来的30年主要是扩展规模。这就是加密货币现在的状况。剩下的就是实现、用户体验调整和优化。这感觉不同，因为它确实不同。这是技术成熟的标志。也是任何真正获胜的技术所必需的阶段。我在与@avichal的斯坦福演讲中分析了我们在加密货币创新周期中的位置

不，不会的。

这种想法对创业是有毒的。

在过去的十年里，我们学到了很多关于加密货币擅长什么、不擅长什么、这些系统的涌现特性，以及人们真正想要从这些产品中得到什么。

有很多想法确实是错误的，创始人们也明白了原因。不要忽视这些教训，也不要充耳不闻。

向那些在创意迷宫中先行者学习。否则，你会走上一条必然的、但本可以避免的死亡之路。

你一生中只有有限的时间和精力。作为创始人，要明智地利用它们。

人工智能领域的主流叙事是，超级人类人工智能黑客将成为一场安全噩梦。

我现在相信相反的观点：在超级人类大语言模型黑客出现后，一切都会变得更加安全，因为智能的商品化有利于防御者而非攻击者。

原因如下：

• 在大语言模型出现之前，防御意味着要覆盖攻击者可能想到的每一个想法。人类思维多样，攻击者之间互不相关，因此攻击想法具有高熵。N个攻击者意味着N个独立的飞镖投向想法空间。你可以花费超过所有攻击者总和的钱，但哪怕有一个攻击者幸运地想到了你没想到的点子，那就游戏结束。

• 人工智能降低了这种熵。攻击者和防御者现在都使用相同的模型，这意味着他们的想法是相关的。即使他们使用不同的模型，模型之间的相关性也高于人类之间的相关性。20个不协调的攻击者不再是20个独立的头脑：他们是在运行20次相同的搜索，消耗冗余的计算资源，尝试相同的攻击想法。

• 因此，游戏简化为花费比拼。如果你假设熵实际上为零，防御者只需要花费与资金最充裕的攻击者相等的金额，而不是所有攻击者的总和。换句话说，攻击者过去是求和，现在是取最大值。

• 例如：假设国家A、国家B和国家C都试图用大语言模型黑客攻击你，他们各自花费约10万美元的计算资源来攻击你（总计30万美元），你只需要花费约20万美元就能确保没有人能突破。这是因为他们没有协调。在之前的模型中，他们不需要协调，因为不同攻击想法中的熵很大，因此你需要匹配他们的总预算才能保持安全。

这个模型显然是一个简化，并且还有其他有利于防御者的技术加成，比如形式化验证和更好的测试。

但你已经可以在加密货币中看到这一点。在超级人类人工智能出现后，大型、防御良好的协议变得更加安全（正如我在QT中演示的那样）。我相信这就是原因。这与人工智能垃圾写作如此容易被识别的道理相同，我认为这意味着长期的网络安全平衡实际上是一个令人愉快的平衡。

尽管他们声称认真对待生存风险，但AI公司在政府游说上的投入严重不足。每季度$3.17M只相当于几个工程师。为什么？

大约5分钟后开始直播！

好吧，解决一个推特上的争论：你的手机是否设置为屏蔽非联系人列表中的来电？

祝贺@bloxroute团队！大约十年前第一次见到这些人，目睹他们从一家初出茅庐的网络基础设施公司发展成如今的规模，实在令人惊叹。

祝贺@uriklarman和@eyalmarkov，以及@FalconXGlobal与一支出色的团队联手。

淋浴时的想法：如何修复后AI时代的教育。
与其试图禁止AI，不如承认学生未来会正确使用AI完成许多认知任务。
所以只允许一种AI：GPT-4o。它足够好作为认知放大器，但笨到会犯错误，学生需要理解、捕捉和修复这些错误。
就像你在三角学课上允许使用图形计算器但不允许使用Wolfram Alpha，学生需要笨AI来学习如何用好智能AI。

今日获悉：如果你想通过@canton_loop钱包将USDC桥接至Canton，需要申请许可。有24小时的审批服务级别协议来决定你是否获准进行桥接。这是一个非托管钱包...除了我的电子邮件外，他们对我一无所知。

回顾来看，在AI的经济学和地缘政治学方面，最重要的论文可能是斯坦福的Alpaca（2023年3月）。它首次证明了你可以用不到$600将OpenAI的text-davinci-003蒸馏成一个7B模型。这是一个非常令人惊讶的结果。但当时人们并未完全理解这意味着什么。现在，这种现象正是华盛顿和北京对AI模型实施出口管制的原因，这正在分裂全球智能市场。他们不希望对手蒸馏他们的模型。但几乎不可能阻止，因为只需要少量客户账户（无论是走私还是通过第三国）就能获取足够的痕迹来蒸馏别人的模型。蒸馏就像重力。它把每一项能力优势都拉向其他人，直到最终地形被夷平，无论实验室是否愿意。蒸馏能如此有效并非显而易见。但它确实有效。就像引力常数一样，Alpaca证明了我们生活在一个拥有良好蒸馏常数的宇宙中，因此智能垄断将是暂时的。结果，智能变得越来越便宜。这是好事。

看看这本来有多容易 @tarunchitra

从蜡像馆变成模特材料仅需一个提示

我们今天邀请@vnovakovski在Chopping Block上谈论Lighter。我们应该问他什么？

OK，这挺有意思的，现在经常看到这种情况。新的流行骗局策略似乎是机器人回复帖子并“意外”附上助记词和钱包截图。他们想利用你的贪婪——如果你重建钱包，你会发现里面有钱（这是真实的助记词！），然后他们希望你试图窃取这些资产。这个骗局的运作方式是，账户里没有足够的gas来转移任何东西，所以他们期望你存入一些资金作为gas。一旦你这样做，他们就会清空一切，包括你的gas费用。一个古老的骗局以现代形式重新包装。注意！