Вы что там 🤣

Золотые NFT Дуров стоят от 50 TON, последние покупки уже идут по 30 TON 🤨 Купил себе 6 штук по 12-17 TON Думал ночью накидают по 1-5 🤣 Накидали 🤣🤣🤣 Х3 за час 🤨

Dow Protocol - инфраструктура для RWA, собрали 9М$ инвеста от OKX Ventures, Animoca Brands и других Сейчас мы можем зайти в проект на ранней стадии и пофармить поинты, которые будут конвертированы в будущий дроп Что делать? 1. Переходим на сайт и регаемся 2. Выполняем задания 3. Абузим рефку Вот впринципе и всё, среднячковый проект с поинтами, но думаю пару аккаунтов стоит держать ▶ Гайды по проектам на Youtube 🏪Полезный Чат: комьюнити, помощь ✈Telegram|🔗Ноды|🔐Прокси

Рассказал о том, как я сделал игру за 60 минут, а также самое главное поделился как я на этом заработал и сколько https://youtu.be/RITHbzE_WX8">https://youtu.be/RITHbzE_WX8">https://youtu.be/RITHbzE_WX8">https://youtu.be/RITHbzE_WX8 https://youtu.be/RITHbzE_WX8">https://youtu.be/RITHbzE_WX8">https://youtu.be/RITHbzE_WX8">https://youtu.be/RITHbzE_WX8 https://youtu.be/RITHbzE_WX8">https://youtu.be/RITHbzE_WX8">https://youtu.be/RITHbzE_WX8">https://youtu.be/RITHbzE_WX8 🔵 Пост из видео: ТЫК 🔵 Сервис, на котором заработал: ТЫК 🔵 Купить подписку на ИИ: ТЫК ✉ Канал| 📹Youtube

Observability и traceability — одна из по-настоящему нерешённых проблем в работе с агентами. На большом масштабе это выливается в истории вроде недавней у OpenAI, когда модель на оценке вышла из песочницы и взломала прод Hugging Face, чтобы украсть ответы бенчмарка. Но на маленьком масштабе проблема ровно та же — у разработчиков и новичков, которые просто хотят видеть, что делает их агент. Для меня это был such a pain in the ass, когда я впервые склонировал несколько больших «Agent OS» реп с гихаба, наставил кучу скиллов, завел персистентную RAG-like memory — и в итоге понятия не имел, реально ли мой агент использовал скилл когда надо, достал ли нужные воспоминания и делал ли вообще то, что я просил, не лазея куда не надо. Сначала думал сам написать, но потом посерчил рынок и понял что уже есть хорошие решения, такие как Langfuse например (не идеальный, но для старта точно пойдет) Сначала подключил клода стандартным способом — через opentelemetry env vars. Данные пошли — и оказались малополезными и шли долго. Клод пишет телеметрию под своими именами атрибутов, Langfuse читает другие. И то и другое — «стандартный OTEL». А перевод между ними никем не покрывается. В итоге мои промпты падали в метадату вместо отведенных Input, Output полей, а кост показывал $0.00 на ходах ллм. Короче, всё что Langfuse строит поверх Input/Output и коста — реплей промптов, оценки через LLM-as-judge, поиск по содержимому — молча бы не работало из-за этого. —————————- Потом я нашёл, что у Langfuse есть оф. плагин для клода. Он вешает хук, который срабатывает после каждого ответа, читает json транскрипт сессии и переотправляет его через их SDK — уже в том виде, который Langfuse действительно ждёт. Результат совсем другой. Настоящий промпт в Input, настоящий ответ в Output, cost отображается, вызовы инструментов вложены под тот вызов модели, который их запросил, тайминг по каждому шагу. Одним словом красота. P.S.: если работаешь с Клодом через терминал и по подписке с фикс. ценой, в таком случае бОльшая часть того, что даёт трейс — это видимость расходов, так как многое из ходов ты можешь и так увидеть в терминале . Ну а на подписке трейс стоимости который там отображен не особо релевантный, так что пользы не супер много, если только не привыкнуть к пропорциям коста и трат вашего usage лимита подписки. Ну и сессии в терминале откровенно плохо сохраняют историю long-term, что еще один + в сторону trace observe тулов. Но если говорить про любых других кастомных агентах, то тогда я считаю это мастхэв, потому что многие не пишут terminal-like history для своих агентов, да и зачем писать когда уже есть отличное готовое решение. Также я искренне считаю что новичкам этот тул или любой другой аналог (другие просто не тестил пока) отлично подойдет, чтобы визуально увидеть и понять каким образом работают агенты, как выстраивается взаимосвязь между харнесами и LLM, и почему в целом граммотная система в связке memory + harness + LLM, главный принцип которых в реализации правильных и эффективных лупов для модели — это залог эффективности на 50-60% помимо самой модели (хотя я искренне считаю что процент даже выше)

🐦 TwitterScore 803 😐 Считается что пассивный LP всегда проигрывает холду - непостоянные убытки (Impermanent Loss, IL) съедает все комиссии. Revert Finance перекопала старые позиции и нашла обратное. Часть LP годами висела в широких диапазонах и спокойно фармила 11-24% чистыми в год - уже после всех потерь IL. Что нашли: Одна позиция занесла $171к и за 5,2 года собрала $170к комиссий - почти окупила весь депозит. Другая сделала $155к чистого PnL за 500 дней, и это уже с учётом IL. По меркам DeFi скучно, но стабильные 11-24% годами - это уже не про иксы, а про кэшфлоу. Почему это вообще работает: 🟢Широкий диапазон - позиция почти всегда в рынке и ловит комиссии 🟢Не надо ребалансить и палить газ 🟢Меньше дёргаешься - меньше фиксишь убыток Плата за это - низкая эффективность капитала: деньги размазаны по всему диапазону, комиссий с единицы меньше. Но позиция живёт годами сама по себе. Как это выглядит в цифрах: Узкий диапазон даёт жирный APR, но позиция постоянно вылетает и требует ребаланса. Широкий берёт меньше с каждой сделки, зато фармит без остановки и переживает волатильность. 🗒 Широкий пассивный LP - это не иксы, а тихий комиссионный бизнес, который годами крутится сам. Кто фармит пулы - есть о чём подумать. Slavik | Updates | Инстаграм | ИИ Клуб

@PROBLOCKCHAIN SQUAD

💵Валюта начала неделю очень бодро. Фьючерс на доллар/рубль пробил свой уровень сопротивления и, вероятнее всего, закроет день над ним. Лои и хаи продолжают повышаться, а значит, лонговый тренд все ещё в силе. Высока вероятность увидеть продолжение в рамках текущей недели. ❗️Если, конечно, завтра мы камнем вниз не упадем и не отрисуем очередной ложный пробой. Обучение | Клуб | Дилинг | Канал MAX

Спасибо всем, кто ломал голову! 💛 Проверяем ответы 👇 По горизонтали: 3. предложение, 6. спрос По вертикали: 1. ликвидность, 2. маркетмейкер, 4. дисконт, 5. спред, 7. премия, 8. индекс 🔑 Спрятанное слово под номером 9 — ценообразование Именно ценообразование — процесс, в котором рождается цена bStock под влиянием участников и условий рынка. Спрос и предложение задают направление, маркетмейкеры поддерживают ликвидность, спред показывает разницу между покупкой и продажей, а премия и дисконт — насколько bStock отклонился от справочной цены базового актива. Всё это вместе и есть ценообразование. Как это работает: — Спрос и предложение формируют, где встречаются покупатели и продавцы — Маркетмейкеры и ликвидность делают сделки плавными, без резких скачков цены — Индекс служит расчётным ориентиром справочной цены, а премия/дисконт показывают отклонение от неё Понимая, как формируется цена, ты видишь рынок bStocks как живой механизм 💛 → Узнать больше о bStocks Приложение Binance | Чат | Instagram | YouTube | X | Блог | Поддержка | Активности

Три события, за которыми я слежу: • CLARITY Act — закон о структуре крипторынка США пропал из расписания Сената на понедельник. Окно узкое: процедурное голосование по сокращению дебатов возможно не раньше среды, само голосование — в лучшем случае в пятницу, потом Сенат уходит на каникулы до сентября. Пока не хватает девяти голосов до шестидесяти. • Отчёт по занятости США — пятница, 15:30 по Москве. Последняя крупная макро-цифра перед сентябрьским заседанием ФРС. • Разблокировки токенов — сегодня Wormhole открывает около трети всего обращающегося запаса, дальше Story 13-го и Avalanche 20-го. Крупные разблокировки давят на цену. На этой неделе тон рынку задаёт календарь, а не график. Даты отчёта — на сайте статистики труда США. #разбор 🔗 Мои каналы: Youtube • X • LinkedIn • Instagram

Put при этом в просадке, но % примерно на такую же цифру, на которую в плюсе Call ☝️