Хей, это Goodman!

Как говорил классик: дааа ебать его в рот блять…

На фото вы можете видеть пример сегодняшней мужской депрессии?

Шо по дропам.

1) STRK - дал по лицу, но также дал почти выйти в 0
2) ZK - дал по лицу сильнее, только мейн элигбл, 160аков сбрито, затраты отбил процентов на 10.
3) L0 - not eligible 1100 скриптовых аков и 30% мейнов, при цене 4$ ZRO, минус будет около 50% от вложений.

А что в целом по дропам?

Я думаю что им пришла пизда. Как и любой нише, которая из андерграунда выходит в массы. Когда-то, кардинг был такой же легкий как заказать еду, когда-то арбитраж трафика был прост и не имел столько рисков, когда-то обнал был легкий, OF агенства приносили кучу денег на новых анкетах, когда-то ноды раздавали, когда-то амбы приносили по 10к за публикации картинок, когда-то ICO и Coinlist давали десятки и сотни иксов.

Когда-то и дропы кормили…

Ещё прошлым летом я понимал, что музыка скоро перестанет играть и надеялся, что пингвин выйдет тем летом или осенью и я успею, но у судьбы оказались другие планы.

Кто-то может винить инфлов, продавцов лопат, сами проекты или же коллег по цеху, но реальность такова, что как только о прибыльной сфере узнают множество людей, получают гайды и инструменты для масштабирования - сфера умирает.

Почему нфт или мемкоин дегены до сих пор спокойно флипают токены и хорошо себя чувствуют даже при том, что общий сантимент говорит что нфт мертвы? Потому что эти знания сложно запихнуть в гайд, а уж тем более автоматизировать и таким образом заскейлить результат.

Дропы просто пришли туда, куда они должны были прийти по своей природе, в точку, когда вы рискуете год своим капиталом, для того чтобы получить 0,1-3х на вложения. И я не говорю, что больше не будет ни одного успешного дропа, я говорю, что мы в точке, когда риски делать дропы в крупных масштабах > потенциальной прибыль от них, и в долгосрочной перспективе это будет ректом.

И самое дорогое тут получилось время, тот же результат, но ещё год назад воспринялся бы на много легче, ведь у нас остался бы год, за который мы нашли бы новую нишу. Деньги вернуть можно, время - нет.

Fail fast это не про дропы

И я считаю, что глуп тот, кто верит, что сейчас сфера очистится от людей и можно будет снова лутать деньги по типу op, arb, blur. Тогда не было таких инструментов скейлинга, тогда не было сотен гайдов и огромной конкуренции, тогда проекты искали юзеров, а не отбивались от сибилов. Верить в это - то же самое, что верить в coinlist, или ноды сейчас.

Что остается нам?

Не отчаиваться, на смену одним трендам приходят новые, и уже сейчас где-то зреет незашиленная ниша, которую сложно автоматизировать и которую пока не понимает большинство. Но чтобы её найти, нам снова потребуются новые знания, время и вера в то, что вы сможете заработать.

Недавно у меня начался новый важный период в личной жизни, поэтому я так мало пишу в канал, и как же он идеально сошелся с финалом по дропам. Так что ещё месяцок я точно буду отдыхать, читать книжки, заниматься спортом, проводить время с приятными людьми и дальше прокачивать свои знания.

P.S.
У нас с командой есть уже много наработок по RWA маркетплейсу, над которым мы работаем, и скоро, я надеюсь, мы зарелизим наш MVP. Если вы solidity кодер и есть желание взять в этом участие, милости прошу в директ @goodman_1957.

До скорого!

@whoisgoodman, CHAT

Хей, это Goodman!

Вот и конец первой фазы. Итогами я доволен, на такой результат и рассчитывал.

Отбрило до 15% по тир2 и до 5% по мейнам. Старые мейны все живы здоровы. В общем выжили в диапазоне 85-90% аков.

Дальше снова ждать и молиться на чекер. Итоговую проходку в 70% буду считать хорошим результатом.

https://github.com/zaivanza/layerzero-drop-checker

До скорого!

@whoisgoodman, CHAT

Хей, это Goodman!

(1\2)
Браян по истинне крутой СЕО, я не припоминаю ни одного другого СЕО, который бы так работал с комьюнити как он.

В очередной раз он заставляет весь твитер и тг гудеть об L0 и возбуждает психику каждого дропхантера. Все боятся бритвы, и он играет на том, что 90% людей не понимают как же она работает.

И так, как же работает бритва?

Я не буду углубляться в детали и математику а постараюсь коротко и понятно рассказать основные принципы. В этом процессе ключевую роль занимает Data Science и Machine Learning.

Что такое Machine Learning?
Назовем это процессом, когда дата аналитики тренируют модели, похожие на искуственный интелект для решения поставленых задач. Представьте себе скрипт\приложение\черную коробку(Black Box), внутри которой много разной математики, формул и сложной логики. Задача аналитика - дать какие-то данные Х на вход в эту черную коробку и на выходе получить ожидаемый результат Y.
Х при этом, может состоять из десятков или сотен столбиков разных данных по типу времени транзакции, даты создания кошелька, сети первых пополнений, методов пополнений, валют, контрактов взаимодействия и любых ончейн характеристик, которые вы можете придумать.

Например, дать список из 100 кошельков сибилов с описанием их активностей, научить Black Box понимать, что это сибилы, и среди 1000 кошельков находить эти 100 с наименьшими потерями в точности определения. Чем выше точность модели - тем лучше поработал аналитик и тем больше сибилов сбрили. Black Box в процессе обучения будет сам подставлять важность для каждого такого столбика и после кучи математики выдаст вероятный результат.

Как тренируют Black Box?
Для этого берут данные и разделяют их на части. 80% (Train) на то, чтобы научить модель и 20%(Test) на то, чтобы наученная модель нашла Y, зная только Х. Модель учат с помощью разных математических функций, подставляя их таким образом, чтобы полученый результат Y был как можно ближе к значениям в таблице.

Но не спешите писать все пропало
Ведь для того, чтобы хорошо научить такой Black Box, вам необходимо:

1) Очень много строк данных
2) Данные должны быть полными и однозначными
3) Данные должны быть качественными и релевантными

И даже при всем этом, модель никогда не выдаст вам 100%й результат, а даст только приближенный к искомому, выдавая процент потери.
И вот в этом заключается вся сложность такого процесса в войне с сибилами, ведь получить эти данные очень непросто, так как у вас должно быть очень весомое доказательство того, что неизвестный адрес действительно является сибилом.

Последние исследования Matter Labs и исследования на которые они ссылаются, все в один голос говорят о том, что индустрия не имеет достаточных данных для того, чтобы эффективно тренировать Black Box. Все по кругу используют данные из предыдущих раздач других проектов, Arbitrum, Hop, Optimism, Dydx, Uniswap и других. Проблема таких данных заключается в том, что они устаревшие и не берут во внимание новые методы, которые используют сибилы, а соответственно модели, которые тренируются на таких данных отстают от актуальных ситуаций на рынке. К примеру модель, тренированная на даных Uniswap или 1inch, будет понимать, что вы сибил только в случае, если вы связывали все ваши аки пополнением с нескольких кошельков, и не заметит вас, если вы пополняли все с биржевых кошельков.

Как получить такие данные?
1) Пост-фактум проанализировать сколько кошельков заклеймили ваш дроп, сопоставить сколько из них связали кошельки и найти схожесь. (Проекту это не поможет, но поможет другим проектам, которые будут работать с этими данными)
2) Попытаться найти кошельки, с очень высоким процентом совпадения активностей по итогу снепшота. (Это даст низкий или средний процент точности, ведь прямого подтверждения того, что адрес является сибилом нет)
3) Заставить людей самим принести свои данные и создать базу сибилов.

Сидит ебло с 2 и 7 разномастными, покерист хуев

http://sybil.layerzero.network

Лучшее описание мувов Браяна.

Я что думаю, они сейчас таким образом собирают данные для того, чтоб натренировать свою нейронку для будущей бритвы.

Чем больше людей сольет свои данные, тем хуже для всех.

Я начал писать как раз короткую статью о том как работает бритва при помощи машинного обучения и почему данные это так важно. А тут ещё и такой повод. Постараюсь поскорее дропнуть.

Хей, это Goodman!https://x.com/layerzero_labs/status/1785821562475839843?s=46&t=6gml0ZyuM9S7AOrtnViR0A

Ну что ж, снепшот сделан. Осталось ставить свечи за то, чтобы всей фермой попасть в eligible. Скоро надеюсь увидеть такой же пост по zk и на этом закрывать для себя глобальную историю с ретро.

До скорого!

@whoisgoodman, CHAT

X (formerly Twitter)

LayerZero Labs (@LayerZero_Labs) on X

More information coming soon.

Хей, это Goodman!

Все слышат AI там, AI здесь, а кто-то реально смотрел что там с AI на самом деле? Хочу поговорить с вами об этом и том куда движется технология. Реально ли AI нарратив так силен, что с этим всем делать вам и как применять в жизни?

Что внутри?
1) Общий обзор
2) Типы AI продуктов
3) ~20 примеров крутых AI
4) Выводы

Время прочтения 7-10мин.
https://teletype.in/@goodman_1957/what_about_ai
https://teletype.in/@goodman_1957/what_about_ai

До скорого!

@whoisgoodman, CHAT

Teletype

Что там по AI?

Хей, с вами Goodman! Сегодня поговорим про AI и с чем его едят. Подписывайся!