由 Pantera Capital、YZi Lab、OKX Ventures 等顶级机构重仓押注，aPriori 正在重构去中心化交易的底层信仰。项目核心成员来自 Jump、Coinbase、Citadel Securities 和 dYdX，融合链上原生技术与华尔街高频交易的实战经验，aPriori 正在高性能公链上打造新一代交易执行系统，为 DeFi 注入真正具备竞争优势的交易基础设施。

aPriori 正在将链上交易流程彻底改写：通过 AI 驱动的 DEX 聚合器与 MEV 支撑的流动性质押模块，aPriori把订单从下单、匹配到收益闭环，整合为一套可持续运转的产品体系。

继该团队上周推出 AI 驱动的 DEX 聚合器 Swapr 之后，aPriori 又把目光放在了链上交易的“识别大脑”上，也就是订单流识别系统（Order Flow Segmentation）。这个系统结合行为标签、钱包聚类、AI 分析和链上反馈机制，目标是让每一笔交易都能被更聪明更公平地处理，避免被套利滑点等”恶意订单流（toxic flow）”伤害，同时把流动性送到最该去的地方。它不仅让交易更聪明，也让整个链上市场的流动变得更有秩序与信任感。

“看懂每一笔交易，是公平执行的起点。”

订单流识别是 aPriori 的核心技术之一，它通过分析交易行为、钱包历史和市场反应，在交易发生前判断其是否属于正常用户操作，或是套利、夹击等“恶意订单流（toxic flow）”。相比传统只看交易是否成交，这种识别方式能更早过滤潜在风险，为 LP 提供更安全的对手方，提升路径选择和执行公平性。

“技术+生态：属于 Monad 的完美时机“

不同公链生态的数据特性各不相同：Solana 拥有高速交易与活跃用户，但因大量合约闭源，限制了可用于训练的数据；以太坊及其他 EVM 链虽然数据开放，但受限于性能瓶颈，整体交易行为偏保守、数据密度较低。

Monad 则在性能与透明度之间实现了罕见的平衡 - 兼具 Solana 式的高吞吐与激进交易风格，又保留了 EVM 架构带来的可读性与开放性。这为 aPriori 提供了构建下一代订单流识别模型的理想土壤。

“用户的数据，不只是参与，更是在训练下一代交易智能。”

社区数据贡献计划：为了训练 AI 更聪明地识别交易行为，aPriori 发起了一项社区参与的数据贡献计划。每位用户都可以通过完成以下简单的动作，帮助模型更好地“看懂”链上世界。

• 绑定钱包：把用户的常用的钱包地址连接起来，提供更完整的行为视图；
• 支持链：Ethereum、BNB Chain、Monad 测试网；
• 同步社交账号：可选关联 Twitter、Discord 等，补充更多身份线索；
• 签到与任务追踪：专属面板展示用户签到记录、交易行为和贡献进度。

这些数据能帮助系统判断哪些地址属于同一用户，是否存在协同操作，提升 AI 对交易类型和风险的识别能力。

“怎么看一笔交易是否含有恶意订单流（toxic flow）？“

在 Swapr 的核心引擎中，每笔交易在确认前都会经过 AI 模型评估风险，主要参考以下几点：

• 交易本身：买卖方向、币种路径、Gas、手续费、滑点等；
• 地址历史：交易频率、过往行为、资产变化情况；
• 市场反应：交易后 1 秒到 24 小时内的价格走势；
• 收益判断：这笔交易在不同时间段是否赚钱，是否可能伤害 LP。

模型会识别每笔交易是否属于“恶意订单流 (toxic flow)”，例如套利或夹击等基于信息优势的交易行为，判断其对系统公平性的潜在威胁。

“模型不是越复杂越好，而是越懂交易才有价值。”

从规则引擎到 AI 神经网络：aPriori 并未拘泥于单一算法，而是融合了传统模型（XGBoost、LightGBM）与时序模型（RNN、Transformer）。前者处理结构化数据高效可解释，后者善于捕捉时间序列中的行为变化。

Swapr 最终采用的是模型集成（Ensemble）架构，不同子模型在各自的数据维度与时间窗口中学习，融合得分后能更精准地应对复杂交易行为。

“一笔交易的背后，谁在合谋套利？”

套利行为通常不是单个钱包完成的，而是多个地址协同操作的结果。通过识别这些“行为组”，系统可以预判潜在套利团体，防止“恶意订单流 (toxic flow)”集中冲击 LP。

“让 AI 成为交易执行的一部分”

随着训练数据的丰富，Swapr 的识别系统正成为 DeFi 路由中的核心差异点。它不仅能带来更优报价，更能动态调整流动性方向，保护用户与 LP 双方利益。

创始人Ray强调：“真正的 DeFi 执行引擎看得懂、能判断，还知道怎么保护系统。我们希望Swapr是第一个能‘思考’的交易入口。”

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