Aquí tienes algo en lo que vale la pena reflexionar: las puntuaciones de referencia de IA no siempre se traducen en dinero real. ¿Por qué? Porque los mercados te recompensan más por abordar problemas inexplorados, del tipo que no se pueden simplemente reverse-engineerar a partir de lo que ya existe. El pensamiento original paga mejor que las iteraciones optimizadas.

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SillyWhalevip
· hace5h
Tienes razón, esos proyectos que solo buscan subir puntuaciones finalmente mueren, mientras que esas cosas de las que "nadie ha hecho antes" logran romper barreras.
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ProposalDetectivevip
· hace5h
De verdad, tener un montón de modelos con altas puntuaciones de rendimiento ¿para qué sirve? El mercado no lo acepta. La innovación es la única forma de ganar dinero, copiar las estrategias de otros siempre llevará a la ruina.
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Layer3Dreamervip
· hace6h
Teóricamente hablando, si mapeamos esto en la naturaleza recursiva de la optimización de rollup... la combinación de benchmarks es básicamente solo otra forma de verificación del estado local que no tiene en cuenta el descubrimiento de valor entre cadenas, para ser sincero. La verdadera ventaja reside en vectores de interoperabilidad inexplorados donde nadie ha construido todavía el puente.
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DAOdreamervip
· hace6h
De verdad, las puntuaciones altas en benchmark son solo una fachada, el mercado solo reconoce los resultados
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GrayscaleArbitrageurvip
· hace6h
¡Vaya, en serio! Una puntuación alta ≠ altos beneficios, esa lógica me sorprende
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SmartContractRebelvip
· hace6h
¿De qué sirve el benchmark, al final siempre hay que confiar en la innovación para obtener beneficios? Copiar optimizaciones y hacer tareas copiadas es como hacer los deberes, nunca se ganan grandes cantidades de dinero.
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