重塑鏈上博弈: Monad頭部項目aPriori如何以AI引領交易革新，數據貢獻計劃同步啟動
原文來源：aPriori
由 Pantera Capital、YZi Lab、OKX Ventures 等頂級機構重倉押注，aPriori 正在重構去中心化交易的底層信仰。項目核心成員來自 Jump、Coinbase、Citadel Securities 和 dYdX，融合鏈上原生技術與華爾街高頻交易的實戰經驗，aPriori 正在高性能公鏈上打造新一代交易執行系統，為 DeFi 注入真正具備競爭優勢的交易基礎設施。
aPriori 正在將鏈上交易流程徹底改寫：通過 AI 驅動的 DEX 聚合器與 MEV 支撐的流動性質押模塊，aPriori 把訂單從下單、匹配到收益閉環，整合為一套可持續運轉的產品體系。
繼該團隊上週推出 AI 驅動的 DEX 聚合器 Swapr 之後，aPriori 又把目光放在了鏈上交易的「識別大腦」上，也就是訂單流識別系統（Order Flow Segmentation）。這個系統結合行為標籤、錢包聚類、AI 分析和鏈上反饋機制，目標是讓每一筆交易都能被更聰明更公平地處理，避免被套利滑點等」惡意訂單流（toxic flow）」傷害，同時把流動性送到最該去的地方。它不僅讓交易更聰明，也讓整個鏈上市場的流動變得更有秩序與信任感。
「看懂每一筆交易，是公平執行的起點。」
訂單流識別是 aPriori 的核心技術之一，它通過分析交易行為、錢包歷史和市場反應，在交易發生前判斷其是否屬於正常用戶操作，或是套利、夾擊等「惡意訂單流（toxic flow）」。相比傳統只看交易是否成交，這種識別方式能更早過濾潛在風險，為 LP 提供更安全的對手方，提升路徑選擇和執行公平性。
「技術+生態：屬於 Monad 的完美時機」
不同公鏈生態的數據特性各不相同：Solana 擁有高速交易與活躍用戶，但因大量合約閉源，限制了可用於訓練的數據；以太坊及其他 EVM 鏈雖然數據開放，但受限於性能瓶頸，整體交易行為偏保守、數據密度較低。
Monad 則在性能與透明度之間實現了罕見的平衡 - 兼具 Solana 式的高吞吐與激進交易風格，又保留了 EVM 架構帶來的可讀性與開放性。這為 aPriori 提供了構建下一代訂單流識別模型的理想土壤。
「用戶的數據，不只是參與，更是在訓練下一代交易智能。」
社區數據貢獻計劃：為了訓練 AI 更聰明地識別交易行為，aPriori 發起了一項社區參與的數據貢獻計劃。每位用戶都可以通過完成以下簡單的動作，幫助模型更好地「看懂」鏈上世界。
· 綁定錢包：把用戶的常用的錢包地址連接起來，提供更完整的行為視圖；
· 支持鏈：Ethereum、BNB Chain、Monad 測試網；
· 同步社交賬號：可選關聯 Twitter、Discord 等，補充更多身份線索；
· 簽到與任務追蹤：專屬面板展示用戶簽到記錄、交易行為和貢獻進度。
這些數據能幫助系統判斷哪些地址屬於同一用戶，是否存在協同操作，提升 AI 對交易類型和風險的識別能力。
「怎麼看一筆交易是否含有惡意訂單流（toxic flow）？」
在 Swapr 的核心引擎中，每筆交易在確認前都會經過 AI 模型評估風險，主要參考以下幾點：
· 交易本身：買賣方向、幣種路徑、Gas、手續費、滑點等；
· 地址歷史：交易頻率、過往行為、資產變化情況；
· 市場反應：交易後 1 秒到 24 小時內的價格走勢；
· 收益判斷：這筆交易在不同時間段是否賺錢，是否可能傷害 LP。
模型會識別每筆交易是否屬於「惡意訂單流 (toxic flow)」，例如套利或夾擊等基於信息優勢的交易行為，判斷其對系統公平性的潛在威脅。
「模型不是越複雜越好，而是越懂交易才有價值。」
從規則引擎到 AI 神經網絡：aPriori 並未拘泥於單一算法，而是融合了傳統模型（XGBoost、LightGBM）與時序模型（RNN、Transformer）。前者處理結構化數據高效可解釋，後者善於捕捉時間序列中的行為變化。
Swapr 最終採用的是模型集成（Ensemble）架構，不同子模型在各自的數據維度與時間窗口中學習，融合得分後能更精準地應對複雜交易行為。
「一筆交易的背後，誰在合謀套利？」
套利行為通常不是單個錢包完成的，而是多個地址協同操作的結果。通過識別這些「行為組」，系統可以預判潛在套利團體，防止「惡意訂單流 (toxic flow)」集中衝擊 LP。
「讓 AI 成為交易執行的一部分」
隨著訓練數據的豐富，Swapr 的識別系統正成為 DeFi 路由中的核心差異點。它不僅能帶來更優報價，更能動態調整流動性方向，保護用戶與 LP 雙方利益。
創始人 Ray 強調：「真正的 DeFi 執行引擎看得懂、能判斷，還知道怎麼保護系統。我們希望 Swapr 是第一個能『思考』的交易入口。」
本文來自投稿，不代表 BlockBeats 觀點。