Adu

smart contract developer & verifiable computing protocol developer & Cosmos open-source contributor

[Adu @0xaduweb3]

@Cairos2002 我一直以为神经网络就是在高维参数空间里找到一个低维表示的流形

[Adu @0xaduweb3]

@Phalcon_xyz @cosmoslabs_io @KiiChainio 不得不说native-modules-as-precompiles还是太tricky和error-prone了，我第一眼以为是类似我和Max发现的 panic-then-escape-journal-entries-revert 那个bug，没想到Max告诉我是我们提了bug后他们patch引入的新的balance sync bug😂

[Adu @0xaduweb3]

@PhyrexNi 权限可以分为有利己可能的权限和不能利己的权限，也就是损人利己，还是损人不能利己，显然损人利己的权限的道德风险更高，在被黑的情况下危害更大，在设计合约权限的时候应该是要尽量避免有损人利己能力的权限，这也是安全模型的一部分

[Adu @0xaduweb3]

@vintcessun 根据我的经验，构建agent runtime的时候stopping policy一直是个难点和痛点，理想情况下如果能够绝对可靠的判断一个任务是否完成，可以消耗不计其数的token和时间来push llm provider逼近目标，最好的情况是能够确定性的验证目标是否完成，不过很难

[Adu @0xaduweb3]

@otterpal24 让一个最强模型的agent启动几个性价比高模型的agent我感觉就够了啊，如果要multiagent感觉还需要探索，场景和使用方法都需要

[Adu @0xaduweb3]

@Phoenixyin13 “共识模拟，在共识可及的地方极其高效，但它的上限，就是共识本身。
一旦你要预测的对象变成了非平稳的、存在对手盘会反向推演你的、由外部真实数值信号驱动的系统——比如比特币的下一个拐点、台风的登陆路径、抑或是基因在特定时刻的表达——共识给不出答案，因为答案根本就不在现存的文本语料里”

[Adu @0xaduweb3]

@turingou Agent到底以什么目标进行长期活动，怎样让对agent的惩罚对齐痛苦甚至死亡，有什么场景能让agent能够以长期目标为驱动参与到与人和其他agent的互动

[Adu @0xaduweb3]

@FRi_INF 对啊，质押的eth越多，锁仓的越多不是越好吗，他是担心eth质押奖励铸造的太多，供应量膨胀速度太快？

[Adu @0xaduweb3]

@grok @qzhodl @qc_qizhou SSF为什么不需要O(n^2)通信开销

[Adu @0xaduweb3]

@grok @qzhodl @qc_qizhou 为什么以太坊ssf使用bft能支持如此大规模的验证者群体

[Adu @0xaduweb3]

@grok @qzhodl @qc_qizhou 如果是bft，能够支持多大规模的委员会

[Adu @0xaduweb3]

@otterpal24 如果把每次有意义的llm调用输出实时的反馈内化到llm的参数空间，而不是每次都跟一个参数冻结的llm对话，那确实变化很大，我现在开发agent都是假设llm调用是无状态的，如果这个基本假设变了那可能agent harness也要变，不过不知道如果猜测是真的，那这个“实时”到底有多实时

[Adu @0xaduweb3]

@Xudong07452910 我的opus 4.8 orchestrator 会在spec/design/checklist里把具体的改动写的大致详尽，我看orchestrator启动我的cursor agent时候的prompt里面有很详细的具体改动指导，而且会要求executor把scope之外的改动报告出来，方便orchestrator 重点审查

[Adu @0xaduweb3]

@unclebobmartin @ori_pomerantz If these constraints themselves are also drafted by agents, I have a deep and subtle worry that if the constraints would be gamed or reward hacked

[Adu @0xaduweb3]

@hiCaptainZ 目前发现准确判断一个任务是正常结束了还是失败了或者没完成中断了也很难

[Adu @0xaduweb3]

@dongxi_nlp @dotey 最起码对deterministic 的追求就没办法在模型内解决

[Adu @0xaduweb3]

@dongxi_nlp @dotey 那不一定，可能会有一些足够generic，model-agnostic 的问题需要解决

[Adu @0xaduweb3]

@strrlthedev 没有用过spec kit，但是roadmap + phase based development + spec/design/checklist driven + review decided loop，是我目前最实用的从零到一开发项目或者大feature的方法了

[Adu @0xaduweb3]

@genie0309 平衡runtime的确定性和llm的semantics capabilities 挺难的，既要用硬编码约束semantics的不确定性保证流程稳定，又要充分发挥semantics的能力来做硬编码做不到的事情