Membentuk Kembali Game On-Chain: Bagaimana proyek terkemuka Monad, aPriori, memimpin revolusi perdagangan dengan AI, dan rencana kontribusi data diluncurkan secara bersamaan

Taruhan berat oleh institusi top seperti Pantera Capital, YZi Lab, OKX Ventures, dan banyak lagi, aPriori merekonstruksi keyakinan yang mendasari perdagangan terdesentralisasi. Anggota inti dari proyek ini berasal dari Jump, Coinbase, Citadel Securities, dan dYdX, menggabungkan teknologi asli on-chain dengan pengalaman praktis dalam perdagangan frekuensi tinggi di Wall Street, aPriori sedang membangun sistem eksekusi transaksi generasi berikutnya pada rantai publik berkinerja tinggi, menyuntikkan infrastruktur perdagangan yang benar-benar kompetitif ke dalam DeFi.

aPriori sepenuhnya menulis ulang proses transaksi on-chain: melalui agregator DEX bertenaga AI dan modul staking likuiditas yang didukung MEV, aPriori mengintegrasikan pesanan dari pemesanan, pencocokan hingga hasil loop tertutup, ke dalam sistem produk yang berkelanjutan.

Menyusul peluncuran agregator DEX bertenaga AI Swapr minggu lalu, aPriori telah mengarahkan pandangannya pada "otak identifikasi" transaksi on-chain, yang dikenal sebagai sistem Segmentasi Arus Pesanan. Sistem ini menggabungkan pelabelan perilaku, pengelompokan dompet, analisis AI, dan mekanisme umpan balik on-chain, dengan tujuan membuat setiap transaksi lebih cerdas dan lebih adil, menghindari "aliran beracun" seperti selip arbitrase, dan mengirim likuiditas ke tempat yang seharusnya. Itu tidak hanya membuat transaksi lebih cerdas, tetapi juga membuat aliran seluruh pasar on-chain lebih teratur dan kepercayaan.

"Memahami setiap transaksi adalah titik awal dari eksekusi yang adil."

Pengenalan arus pesanan adalah salah satu teknologi inti aPriori, yang menganalisis perilaku transaksi, riwayat dompet, dan reaksi pasar untuk menentukan apakah transaksi adalah operasi pengguna normal atau "aliran beracun" seperti arbitrase atau mencubit. Dibandingkan dengan transaksi tradisional yang hanya melihat apakah transaksi dieksekusi, metode identifikasi ini dapat menyaring potensi risiko lebih awal, memberikan LP rekanan yang lebih aman, dan meningkatkan pemilihan jalur dan keadilan eksekusi.

"Teknologi + Ekologi: Waktu yang Tepat untuk Menjadi Milik Monad"

Karakteristik data bervariasi di antara ekosistem rantai publik yang berbeda: Solana memiliki transaksi berkecepatan tinggi dan pengguna aktif, tetapi karena banyaknya kontrak yang bersumber tertutup, data yang tersedia untuk pelatihan terbatas; Meskipun Ethereum dan rantai EVM lainnya memiliki data terbuka, mereka dibatasi oleh kemacetan kinerja, dan perilaku transaksi secara keseluruhan konservatif dan kepadatan datanya rendah.

Monad mencapai keseimbangan yang langka antara kinerja dan transparansi - ia menggabungkan throughput tinggi gaya Solana dengan gaya perdagangan yang agresif, sambil mempertahankan keterbacaan dan keterbukaan yang dibawa oleh arsitektur EVM. Ini memberi apriori tanah yang ideal untuk membangun model pengenalan aliran pesanan generasi berikutnya.

"Data pengguna bukan hanya tentang berpartisipasi, tetapi juga melatih intelijen perdagangan generasi berikutnya."

Program Kontribusi Data Komunitas: Untuk melatih AI mengenali perilaku transaksi dengan lebih cerdas, aPriori telah meluncurkan program kontribusi data yang melibatkan komunitas. Setiap pengguna dapat membantu model lebih "memahami" dunia on-chain dengan menyelesaikan tindakan sederhana berikut.

• Dompet Mengikat: Hubungkan alamat dompet pengguna yang umum digunakan untuk memberikan pandangan perilaku yang lebih lengkap.

• Rantai yang Didukung: Ethereum, BNB Chain, Monad Testnet;

• Akun sosial yang disinkronkan: Secara opsional terhubung dengan Twitter, Discord, dll. untuk menambahkan lebih banyak petunjuk identitas;

• Check-in dan pelacakan tugas: Panel khusus menampilkan catatan check-in pengguna, perilaku transaksi, dan kemajuan kontribusi.

Data ini dapat membantu sistem menentukan alamat mana milik pengguna yang sama dan apakah ada operasi kolaboratif, meningkatkan kemampuan AI untuk mengidentifikasi jenis dan risiko transaksi.

"Bagaimana Anda tahu jika transaksi mengandung aliran beracun?"

Dalam mesin inti Swapr, setiap transaksi dievaluasi oleh model AI sebelum dikonfirmasi, terutama mengacu pada poin-poin berikut:

• Transaksi itu sendiri: arah jual beli, jalur mata uang, gas, biaya penanganan, slippage, dll.;

• Riwayat alamat: frekuensi transaksi, perilaku masa lalu, perubahan aset;

• Reaksi pasar: aksi harga dalam waktu 1 detik hingga 24 jam setelah perdagangan;

• Penilaian keuntungan: Apakah transaksi menguntungkan pada waktu yang berbeda dan apakah itu dapat merugikan LP.

Model ini mengidentifikasi apakah setiap transaksi termasuk dalam "aliran beracun", seperti arbitrase atau mencubit, dan menentukan potensi ancamannya terhadap keadilan sistem.

"Semakin kompleks modelnya, semakin baik, tetapi semakin Anda memahami transaksinya, semakin berharga."

Dari Rule Engine ke AI Neural Network: aPriori tidak terbatas pada satu algoritme, tetapi memadukan model tradisional (XGBoost, LightGBM) dengan model waktu (RNN, Transformer). Yang pertama efisien dalam menafsirkan data terstruktur, sedangkan yang terakhir pandai menangkap perubahan perilaku dalam deret waktu.

Swapr pada akhirnya mengadopsi arsitektur Ensemble, di mana sub-model yang berbeda belajar dari dimensi data dan jendela waktu masing-masing, dan setelah skor fusi, mereka dapat merespons perilaku perdagangan yang kompleks dengan lebih akurat.

"Di balik transaksi, siapa yang berkolusi dengan arbitrase?"

Perilaku arbitrase biasanya tidak dilakukan oleh satu dompet, tetapi merupakan hasil dari beberapa alamat yang bekerja bersama. Dengan mengidentifikasi "kelompok perilaku" ini, sistem dapat memprediksi kelompok arbitrase potensial dan mencegah "aliran beracun" berkonsentrasi pada LP.

"Jadikan AI sebagai bagian dari eksekusi perdagangan"

Dengan banyaknya data pelatihan, sistem identifikasi Swapr menjadi titik inti perbedaan dalam perutean DeFi. Ini tidak hanya membawa kutipan yang lebih baik, tetapi juga secara dinamis menyesuaikan arah likuiditas, melindungi kepentingan pengguna dan LP.

Pendiri Ray menekankan: "Mesin eksekusi DeFi sejati dapat memahami, menilai, dan mengetahui cara melindungi sistem. Kami berharap Swapr akan menjadi titik masuk pertama untuk perdagangan yang dapat 'berpikir'. ”