Nhận được sự đầu tư từ các tổ chức hàng đầu như Pantera Capital, YZi Lab và OKX Ventures, aPriori đang định hình lại các giá trị cốt lõi của giao dịch phi tập trung. Đội ngũ sáng lập bao gồm các chuyên gia đến từ Jump, Coinbase, Citadel Securities và dYdX. Họ kết hợp công nghệ blockchain tiên tiến với kinh nghiệm giao dịch tần suất cao trên Wall Street. Trên các blockchain công khai hiệu suất cao, aPriori xây dựng hạ tầng thực thi giao dịch thế hệ mới, cung cấp cho DeFi nền tảng công nghệ giao dịch cạnh tranh thực sự.

aPriori đang thay đổi quy trình xử lý giao dịch on-chain. Dựa vào bộ tổng hợp sàn DEX ứng dụng AI và mô-đun cung cấp thanh khoản tích hợp tối ưu hóa MEV (khai thác giá trị có thể trích xuất của người xác nhận), aPriori đồng bộ hóa toàn bộ chu trình lệnh giao dịch—từ đặt lệnh, khớp lệnh đến phân phối lợi suất—trong một hệ sinh thái sản phẩm bền vững, kết nối liền mạch.

Sau khi ra mắt Swapr—bộ tổng hợp DEX ứng dụng AI—vào tuần trước, đội ngũ aPriori hiện tập trung phát triển “trung tâm thông minh” của giao dịch on-chain: hệ thống Phân đoạn Luồng Lệnh (Order Flow Segmentation). Hệ thống này sử dụng các kỹ thuật gắn nhãn hành vi, nhóm ví, phân tích AI và phản hồi dữ liệu on-chain để giúp từng giao dịch được xử lý thông minh, công bằng. Hệ thống bảo vệ người dùng trước các dòng lệnh độc hại (ví dụ như trượt giá do arbitrage), đồng thời điều hướng thanh khoản đến nơi cần thiết nhất. Giải pháp này vừa tối ưu hóa hiệu quả giao dịch, vừa gia tăng niềm tin và trật tự trên toàn thị trường on-chain.

“Hiểu rõ từng giao dịch là nền tảng cho thực thi công bằng.”

Phân đoạn Luồng Lệnh là một trong những đổi mới chủ đạo của aPriori. Thông qua phân tích hành vi giao dịch, lịch sử ví và phản ứng thị trường, hệ thống chủ động xác định giao dịch có phải hoạt động thực sự của người dùng hay là dòng lệnh độc hại như arbitrage hoặc tấn công sandwich, ngay cả trước khi thực thi. Khác với các phương pháp truyền thống chỉ kiểm tra trạng thái hoàn tất của giao dịch, bộ lọc chủ động này giúp phòng ngừa rủi ro sớm, mang lại đối tác an toàn cho các nhà cung cấp thanh khoản (LP), đồng thời nâng cao khả năng chọn đường đi tối ưu và đảm bảo công bằng khi thực thi.

“Công nghệ cộng hệ sinh thái: Thời điểm bứt phá của Monad.”

Mỗi hệ sinh thái blockchain công khai có đặc điểm dữ liệu riêng. Solana nổi tiếng với tốc độ giao dịch cao và cộng đồng sôi động, nhưng sự phổ biến của các hợp đồng thông minh mã nguồn đóng hạn chế nguồn dữ liệu cho việc huấn luyện mô hình. Ngược lại, Ethereum và các chuỗi EVM khác cung cấp dữ liệu mở nhưng lại bị giới hạn về thông lượng, dẫn đến hành vi giao dịch thận trọng và mật độ dữ liệu thấp hơn.

Monad đạt được sự cân bằng hiếm có giữa tốc độ và minh bạch: kết hợp thông lượng lớn, chiến lược giao dịch chủ động như Solana với khả năng minh bạch, đọc hiểu của hạ tầng EVM. Dựa trên nền tảng lý tưởng này, aPriori có thể phát triển thế hệ tiếp theo của các mô hình thông minh luồng lệnh.

“Dữ liệu người dùng không chỉ là tham gia—mà còn giúp huấn luyện thế hệ trí tuệ giao dịch tiếp theo.”

Chương trình đóng góp dữ liệu cộng đồng: Nhằm tăng cường khả năng AI trong việc hiểu hành vi giao dịch, aPriori triển khai chương trình đóng góp dữ liệu và mời cộng đồng tham gia. Người dùng chỉ cần thực hiện vài thao tác đơn giản để hỗ trợ mô hình AI hiểu sâu hơn về thế giới on-chain:

• Kết nối ví: Liên kết các địa chỉ ví chính để cung cấp hồ sơ hành vi đầy đủ.
• Hỗ trợ các mạng: Ethereum, BNB Chain, Monad Testnet.
• Đồng bộ tài khoản mạng xã hội: Tùy chọn liên kết Twitter, Discord và các nền tảng khác để bổ sung ngữ cảnh định danh.
• Bảng điều khiển cá nhân giúp bạn theo dõi lịch sử điểm danh, hoạt động giao dịch và tiến trình đóng góp.

Kho dữ liệu này giúp hệ thống xác định các địa chỉ thuộc cùng một người dùng, phát hiện hoạt động phối hợp, đồng thời tăng cường khả năng phân loại giao dịch và đánh giá rủi ro của AI.

“Làm thế nào để xác định một giao dịch có chứa dòng lệnh độc hại?”

Trong bộ máy lõi của Swapr, mỗi giao dịch đều được mô hình AI đánh giá rủi ro trước khi thực thi, dựa trên các tiêu chí chính:

• Thông số giao dịch: chiều mua/bán, tuyến di chuyển token, lượng gas sử dụng, phí, mức trượt giá.
• Lịch sử địa chỉ: tần suất giao dịch, hành vi trước đó, biến động tài sản.
• Phản ứng thị trường: biến động giá từ 1 giây đến 24 giờ sau khi thực thi.
• Lợi nhuận: giao dịch có sinh lời ở các khoảng thời gian khác nhau và có thể gây thiệt hại cho LP hay không.

Hệ thống sẽ gắn cờ các dòng lệnh độc hại—bao gồm arbitrage hoặc tấn công sandwich lợi dụng bất cân đối thông tin—bằng cách đánh giá mối đe dọa của từng giao dịch đối với sự công bằng của toàn hệ thống.

“Những mô hình thông minh thực sự hiểu giao dịch—không chỉ tăng thêm phức tạp.”

aPriori ứng dụng phương pháp đa thuật toán, tích hợp mô hình truyền thống (XGBoost, LightGBM) với mô hình thời gian như RNN, Transformer. Mô hình truyền thống phù hợp phân tích dữ liệu cấu trúc dễ giải thích, còn mô hình thời gian lại phát hiện thay đổi hành vi theo thời gian.

Swapr sử dụng kiến trúc tập hợp (ensemble), các mô hình con học từ dữ liệu và khung thời gian khác nhau. Quy trình chấm điểm tích hợp giúp tăng độ chính xác và khả năng thích ứng với các hành vi giao dịch phức tạp.

“Ai thực sự đứng sau một giao dịch—có phải phối hợp arbitrage?”

Các giao dịch arbitrage thường được thực hiện bởi nhiều địa chỉ phối hợp với nhau, thay vì chỉ qua một ví. Việc nhận diện các nhóm hành vi này giúp hệ thống dự báo các liên minh arbitrage và chủ động ngăn chặn các dòng lệnh độc hại tập trung gây ảnh hưởng đến các nhà cung cấp thanh khoản.

“Đưa AI trở thành trung tâm của hệ thống thực thi giao dịch”

Với nguồn dữ liệu huấn luyện ngày càng phong phú, trí tuệ xử lý luồng lệnh của Swapr đang xác lập vị trí chủ lực trong định tuyến DeFi, không chỉ mang lại mức giá tối ưu mà còn quản lý thanh khoản tức thời, cân bằng lợi ích giữa người dùng và nhà cung cấp thanh khoản.

Nhà sáng lập Ray cho biết: “Một hệ thống thực thi DeFi thực sự phải có khả năng phân tích và đánh giá giao dịch, đồng thời biết cách bảo vệ chính hệ thống. Swapr hướng tới trở thành điểm truy cập giao dịch đầu tiên có thể ‘tư duy’.”

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm:

1. Bài viết này được chuyển ngữ từ [TechFlow]. Bản quyền thuộc về tác giả gốc [TechFlow]. Nếu bạn có ý kiến về việc đăng lại, vui lòng liên hệ Nhóm Gate Learn, chúng tôi sẽ xử lý theo quy định hiện hành.
2. Lưu ý: Tất cả quan điểm, ý kiến trong bài viết là của tác giả và không phải là lời khuyên đầu tư.
3. Các bản dịch sang ngôn ngữ khác do đội ngũ Gate Learn thực hiện. Trừ khi Gate được đề cập cụ thể, vui lòng không sao chép, phát tán hoặc đạo văn nội dung bài dịch này.