Định hình lại trò chơi trên Chuỗi: Dự án chủ lực aPriori của Monad đang dẫn đầu đổi mới giao dịch bằng AI và một chương trình đóng góp dữ liệu được triển khai đồng thời.

Bài viết này được dịch máy
Xem bản gốc

Với khoản đầu tư đáng kể từ các tổ chức hàng đầu như Pantera Capital, YZi Lab và OKX Ventures , aPriori đang định hình lại các nguyên tắc nền tảng của giao dịch phi tập trung. Các thành viên cốt lõi của dự án đến từ Jump, Coinbase, Citadel Securities và dYdX. Bằng cách tích hợp công nghệ Chuỗi gốc với kinh nghiệm thực tế về giao dịch tần suất cao trên Phố Wall, aPriori đang xây dựng một hệ thống thực thi giao dịch thế hệ tiếp theo trên một chuỗi công khai hiệu suất cao, đưa một cơ sở hạ tầng giao dịch thực sự cạnh tranh vào DeFi.

aPriori đang viết lại hoàn toàn quy trình giao dịch trên Chuỗi : thông qua bộ tổng hợp DEX do AI điều khiển và mô-đun đặt cược thanh khoản được MEV hỗ trợ, aPriori tích hợp các lệnh từ đặt lệnh, khớp lệnh để tạo vòng lặp khép kín lợi nhuận thành một hệ thống sản phẩm bền vững.

Sau khi đội ngũ ra mắt Swapr, nền tảng tổng hợp DEX được hỗ trợ bởi AI, tuần trước, aPriori đã tập trung vào "bộ não nhận dạng" của giao dịch on-Chuỗi: hệ thống Phân đoạn Dòng Lệnh (Order Flow Segmentation). Hệ thống này kết hợp gắn thẻ hành vi, phân cụm ví, phân tích AI và cơ chế phản hồi on Chuỗi. Mục tiêu của hệ thống là đảm bảo mọi giao dịch được xử lý thông minh và công bằng hơn, tránh trượt giá chênh lệch giá và các rủi ro "dòng lệnh độc hại" khác, đồng thời hướng thanh khoản đến các đích phù hợp nhất. Điều này không chỉ giúp giao dịch thông minh hơn mà còn thúc đẩy trật tự và niềm tin lớn hơn vào toàn bộ thị trường on-Chuỗi.

"Hiểu rõ mọi giao dịch là điểm khởi đầu cho việc thực hiện công bằng."

Nhận dạng luồng lệnh là một trong những công nghệ cốt lõi của aPriori. Bằng cách phân tích hành vi giao dịch, lịch sử ví và phản ứng của thị trường, aPriori xác định trước khi giao dịch diễn ra liệu nó có phải là hoạt động hợp pháp của người dùng hay là "luồng độc hại" như giao dịch chênh lệch giá hoặc giao dịch ép giá. So với các phương pháp truyền thống chỉ đơn giản xem xét liệu giao dịch đã được thực hiện hay chưa, phương pháp nhận dạng này có thể lọc rủi ro tiềm ẩn sớm hơn, cung cấp cho nhà cung cấp thanh khoản ( Nhà đầu tư hạn chế) các đối tác an toàn hơn và cải thiện tính công bằng trong việc lựa chọn đường dẫn và thực hiện giao dịch.

Công nghệ + Hệ sinh thái: Thời điểm hoàn hảo cho Monad

Đặc điểm dữ liệu của các hệ sinh thái chuỗi công khai khác nhau là khác nhau: Solana có các giao dịch tốc độ cao và người dùng hoạt động, nhưng lượng lớn nên dữ liệu có sẵn để đào tạo bị hạn chế; mặc dù Ethereum và Chuỗi EVM khác có dữ liệu mở, nhưng chúng bị giới hạn bởi các điểm nghẽn về hiệu suất và hành vi giao dịch tổng thể mang tính bảo thủ và mật độ dữ liệu thấp.

Monad tạo ra sự cân bằng hiếm có giữa hiệu suất và tính minh bạch—nó kết hợp thông lượng cao và phong cách giao dịch mạnh mẽ của Solana trong khi vẫn giữ được tính dễ đọc và tính minh bạch của kiến trúc EVM. Điều này cung cấp cho aPriori nền tảng lý tưởng để xây dựng thế hệ mô hình nhận dạng luồng lệnh tiếp theo.

"Dữ liệu người dùng không chỉ liên quan đến sự tham gia; mà còn liên quan đến việc đào tạo thế hệ trí tuệ giao dịch tiếp theo."

Chương trình Đóng góp Dữ liệu Cộng đồng : Để đào tạo AI nhận dạng hành vi giao dịch một cách thông minh hơn, aPriori đã triển khai chương trình đóng góp dữ liệu cộng đồng. Mỗi người dùng có thể giúp mô hình hiểu rõ hơn về thế giới trên Chuỗi bằng cách hoàn thành các hành động đơn giản sau.


Liên kết ví: Kết nối các địa chỉ ví thường dùng của người dùng để cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về hành vi của họ;

Chuỗi được hỗ trợ: Ethereum, BNB Chain, mạng thử nghiệm Monad;

· Đồng bộ hóa tài khoản mạng xã hội: Bạn có thể tùy chọn liên kết Twitter, Discord, v.v. để cung cấp thêm manh mối về danh tính;

Theo dõi đăng nhập và nhiệm vụ: Một bảng điều khiển chuyên dụng hiển thị hồ sơ đăng nhập của người dùng, hành vi giao dịch và tiến độ đóng góp.

Dữ liệu này có thể giúp hệ thống xác định địa chỉ nào thuộc về cùng một người dùng, liệu có hoạt động cộng tác hay không và cải thiện khả năng của AI trong việc xác định loại giao dịch và rủi ro.

“Làm sao tôi có thể biết được một giao dịch có chứa dòng chảy độc hại hay không?”

Trong công cụ cốt lõi của Swapr, mỗi giao dịch được đánh giá rủi ro bằng mô hình AI trước khi xác nhận, chủ yếu tham khảo các yếu tố sau:

Bản thân giao dịch: hướng mua và bán, đường đi của tiền tệ, gas, phí, trượt giá, v.v.

Lịch sử địa chỉ: tần suất giao dịch, hành vi trước đây và thay đổi tài sản;

Phản ứng của thị trường: Biến động giá từ 1 giây đến 24 giờ sau khi giao dịch;

Đánh giá lợi nhuận: Liệu giao dịch này có sinh lời trong các khoảng thời gian khác nhau và liệu nó có thể gây hại cho nhà cung cấp thanh khoản hay không.

Mô hình xác định xem mỗi giao dịch có cấu thành "dòng chảy độc hại" hay không, chẳng hạn như hành vi giao dịch chênh lệch giá hoặc ép giá dựa trên lợi thế thông tin, và xác định mối đe dọa tiềm ẩn của nó đối với tính công bằng của hệ thống.

“Mô hình càng phức tạp thì càng tốt. Ngược lại, bạn càng hiểu rõ giao dịch thì nó càng có giá trị.”

Từ công cụ quy tắc đến mạng nơ-ron AI: aPriori không bị giới hạn trong một thuật toán duy nhất, mà tích hợp các mô hình truyền thống (XGBoost, LightGBM) với các mô hình chuỗi thời gian (RNN, Transformer). Mô hình trước xử lý dữ liệu có cấu trúc một cách hiệu quả và dễ hiểu, trong khi mô hình sau vượt trội trong việc nắm bắt các thay đổi hành vi trong chuỗi thời gian.

Swapr cuối cùng áp dụng kiến trúc tích hợp mô hình, trong đó các mô hình con khác nhau học hỏi theo chiều dữ liệu và khung thời gian tương ứng. Sau khi điểm số được tích hợp, chúng có thể phản ứng chính xác hơn với các hành vi giao dịch phức tạp.

"Ai là người thông đồng để thực hiện giao dịch chênh lệch giá?"

Hoạt động chênh lệch giá thường không được thực hiện bởi một ví duy nhất, mà là sự phối hợp nỗ lực của nhiều địa chỉ. Bằng cách xác định các "nhóm hành vi" này, hệ thống có thể dự đoán các nhóm chênh lệch giá tiềm năng và ngăn chặn "luồng lệnh độc hại" ảnh hưởng đến nhà cung cấp thanh khoản.

"Biến AI thành một phần của quá trình thực hiện giao dịch"

Khi dữ liệu đào tạo ngày càng phong phú, hệ thống nhận dạng của Swapr đang trở thành một yếu tố cốt lõi tạo nên sự khác biệt trong định tuyến DeFi. Nó không chỉ cung cấp báo giá tốt hơn mà còn tự động điều chỉnh dòng thanh khoản để bảo vệ lợi ích của cả người dùng và đối tác nhà cung cấp thanh khoản .

Nhà sáng lập Ray nhấn mạnh: "Một công cụ thực thi DeFi thực thụ phải hiểu, có thể đưa ra phán đoán và biết cách bảo vệ hệ thống. Chúng tôi hy vọng Swapr sẽ là cổng giao dịch đầu tiên có thể 'suy nghĩ'."

Nhấn để tìm hiểu về các vị trí tuyển dụng BlockBeats của BlockBeats

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức BlockBeats :

Nhóm Telegram: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia

Nguồn
Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Nội dung trên chỉ là ý kiến của tác giả, không đại diện cho bất kỳ lập trường nào của Followin, không nhằm mục đích và sẽ không được hiểu hay hiểu là lời khuyên đầu tư từ Followin.
Thích
Thêm vào Yêu thích
Bình luận