Mình luôn thấy lạ khi thị trường dành nhiều thời gian lo lắng về sự không đồng nhất thông tin mà lại ít lo lắng về sự không đồng nhất trong cách hiểu.
Hầu hết các thất bại lớn không xảy ra vì dữ liệu không có sẵn.
Chúng xảy ra vì quá nhiều người nhìn cùng một dữ liệu qua cùng một lăng kính.
Có thể Terra vẫn ảnh hưởng đến cách mình nghĩ về thị trường nhiều hơn mức cần thiết.
Trước khi sập, các yếu tố quan trọng đã rõ ràng.
UST redemptions
LUNA issuance
Độ sâu thanh khoản
Một vòng xoáy tử thần tiềm năng.
Tất cả đều không bị che giấu.
Điều hiếm là sự chú ý được hướng tới cơ chế chứ không phải câu chuyện.
Gần đây mình đang tự hỏi liệu AI có thay đổi được sự cân bằng đó hay không.
Không phải bằng cách làm cho phân tích tốt hơn hay tệ hơn.
Mà là bằng cách ảnh hưởng đến những câu hỏi nào được khám phá.
Hầu hết các cuộc thảo luận xung quanh @OpenGradient tập trung vào suy diễn, chứng minh và hiệu suất.
Mình ban đầu cũng nghĩ vậy.
Rồi mình thấy mình chú ý đến các mô hình tiên phong và các mô hình không bị kiểm duyệt hoạt động song song.
Điều mình quan tâm là liệu nghiên cứu độc lập có thực sự độc lập khi một phần ngày càng tăng của phân tích đi qua cùng một nhà cung cấp mô hình, giả định an toàn, và ràng buộc thể chế.
Thị trường kiên cường vì người tham gia không đồng ý.
Các giả định khác nhau dẫn đến các cuộc điều tra khác nhau.
Các cuộc điều tra khác nhau phát hiện ra các rủi ro khác nhau.
Việc phát hiện rủi ro trở nên phân tán.
Nhưng nếu cơ sở hạ tầng được sử dụng để khám phá rủi ro trở nên tập trung, quá trình có thể lặng lẽ đảo ngược.
Các nhà phân tích khác nhau.
Các quỹ khác nhau.
Các kết luận khác nhau.
Nhưng có thể vẫn là các ranh giới giống nhau xung quanh các kịch bản thất bại được khám phá.
Nghiên cứu vẫn được công bố.
Mô hình vẫn tạo ra câu trả lời.
Quyết định vẫn được đưa ra.
Các điểm mù chỉ trở nên khó phát hiện hơn vì chúng không còn là cá nhân.
Chúng trở thành chung.
Mình không chắc đó có phải là vấn đề không.
Có thể đó là một vấn đề trong cấu trúc thị trường mà AI tình cờ khuếch đại.
Nhưng mình liên tục quay lại cùng một câu hỏi.
Nếu việc phát hiện rủi ro cho phép thị trường thích nghi,
Thì điều gì sẽ xảy ra khi cơ sở hạ tầng được sử dụng để phát hiện rủi ro trở nên tập trung hơn cả thị trường chính nó.
#opg $OPG $RE $SYN
Hầu hết các thất bại lớn không xảy ra vì dữ liệu không có sẵn.
Chúng xảy ra vì quá nhiều người nhìn cùng một dữ liệu qua cùng một lăng kính.
Có thể Terra vẫn ảnh hưởng đến cách mình nghĩ về thị trường nhiều hơn mức cần thiết.
Trước khi sập, các yếu tố quan trọng đã rõ ràng.
UST redemptions
LUNA issuance
Độ sâu thanh khoản
Một vòng xoáy tử thần tiềm năng.
Tất cả đều không bị che giấu.
Điều hiếm là sự chú ý được hướng tới cơ chế chứ không phải câu chuyện.
Gần đây mình đang tự hỏi liệu AI có thay đổi được sự cân bằng đó hay không.
Không phải bằng cách làm cho phân tích tốt hơn hay tệ hơn.
Mà là bằng cách ảnh hưởng đến những câu hỏi nào được khám phá.
Hầu hết các cuộc thảo luận xung quanh @OpenGradient tập trung vào suy diễn, chứng minh và hiệu suất.
Mình ban đầu cũng nghĩ vậy.
Rồi mình thấy mình chú ý đến các mô hình tiên phong và các mô hình không bị kiểm duyệt hoạt động song song.
Điều mình quan tâm là liệu nghiên cứu độc lập có thực sự độc lập khi một phần ngày càng tăng của phân tích đi qua cùng một nhà cung cấp mô hình, giả định an toàn, và ràng buộc thể chế.
Thị trường kiên cường vì người tham gia không đồng ý.
Các giả định khác nhau dẫn đến các cuộc điều tra khác nhau.
Các cuộc điều tra khác nhau phát hiện ra các rủi ro khác nhau.
Việc phát hiện rủi ro trở nên phân tán.
Nhưng nếu cơ sở hạ tầng được sử dụng để khám phá rủi ro trở nên tập trung, quá trình có thể lặng lẽ đảo ngược.
Các nhà phân tích khác nhau.
Các quỹ khác nhau.
Các kết luận khác nhau.
Nhưng có thể vẫn là các ranh giới giống nhau xung quanh các kịch bản thất bại được khám phá.
Nghiên cứu vẫn được công bố.
Mô hình vẫn tạo ra câu trả lời.
Quyết định vẫn được đưa ra.
Các điểm mù chỉ trở nên khó phát hiện hơn vì chúng không còn là cá nhân.
Chúng trở thành chung.
Mình không chắc đó có phải là vấn đề không.
Có thể đó là một vấn đề trong cấu trúc thị trường mà AI tình cờ khuếch đại.
Nhưng mình liên tục quay lại cùng một câu hỏi.
Nếu việc phát hiện rủi ro cho phép thị trường thích nghi,
Thì điều gì sẽ xảy ra khi cơ sở hạ tầng được sử dụng để phát hiện rủi ro trở nên tập trung hơn cả thị trường chính nó.
#opg $OPG $RE $SYN