Tái định hình trò chơi trên chuỗi: Dự án hàng đầu aPriori của Monad làm cách nào để dẫn dắt cuộc cách mạng giao dịch bằng AI, đồng thời khởi động kế hoạch đóng góp dữ liệu
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Tái định hình trò chơi trên chuỗi: Dự án hàng đầu aPriori của Monad làm cách nào để dẫn dắt cuộc cách mạng giao dịch bằng AI, đồng thời khởi động kế hoạch đóng góp dữ liệu
"Tốc độ giao dịch không phải là điểm kết thúc, công bằng và hiệu quả mới là niềm tin nền tảng của DeFi".
Chuyên sâu báo cáo Web3
Với sự đầu tư mạnh tay từ các tổ chức hàng đầu như Pantera Capital, YZi Lab, OKX Ventures, aPriori đang tái định hình niềm tin cốt lõi của giao dịch phi tập trung. Các thành viên cốt cán của dự án đến từ Jump, Coinbase, Citadel Securities và dYdX, kết hợp công nghệ gốc blockchain với kinh nghiệm thực chiến trong giao dịch tần suất cao tại Phố Wall, aPriori đang xây dựng hệ thống thực thi giao dịch thế hệ mới trên nền tảng chuỗi công khai hiệu suất cao, mang đến cơ sở hạ tầng giao dịch thực sự có lợi thế cạnh tranh cho 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 hỗ trợ bởi MEV, aPriori tích hợp toàn bộ quá trình từ đặt lệnh, khớp lệnh đến vòng khép kín sinh lợi nhuận thành một hệ sinh thái sản phẩm vận hành bền vững.
Sau khi ra mắt bộ tổng hợp DEX do AI điều khiển Swapr vào tuần trước, aPriori tiếp tục hướng tầm nhìn đến "bộ não nhận diện" trong giao dịch trên chuỗi – tức là hệ thống phân đoạn dòng lệnh (Order Flow Segmentation). Hệ thống này kết hợp nhãn hành vi, nhóm ví, phân tích AI và cơ chế phản hồi trên chuỗi, nhằm mục tiêu xử lý từng giao dịch một cách thông minh và công bằng hơn, tránh bị ảnh hưởng bởi các "dòng lệnh độc hại (toxic flow)" như chênh lệch arbitrage, đồng thời đưa thanh khoản đến đúng nơi cần thiết. Nó không chỉ giúp giao dịch trở nên thông minh hơn mà còn khiến dòng chảy thị trường trên chuỗi trở nên có trật tự và đáng tin cậy hơn.
"Hiểu được từng giao dịch là điểm khởi đầu cho việc thực thi công bằng."
Phân đoạn dòng lệnh là một trong những công nghệ cốt lõi của aPriori, thông qua việc phân tích hành vi giao dịch, lịch sử ví và phản ứng thị trường để xác định trước khi giao dịch xảy ra liệu đó có phải là thao tác bình thường của người dùng hay là các "dòng lệnh độc hại (toxic flow)" như arbitrage, sandwich attack. So với phương pháp truyền thống chỉ xem xét giao dịch có thành công hay không, cách nhận diện này có thể lọc rủi ro tiềm ẩn sớm hơn, cung cấp đối tác an toàn hơn cho LP, nâng cao tính công bằng trong lựa chọn đường đi và thực thi.
"Công nghệ + hệ sinh thái: Thời cơ hoàn hảo thuộc về Monad"
Các hệ sinh thái chuỗi khác nhau có đặc điểm dữ liệu riêng biệt: Solana sở hữu tốc độ giao dịch cao và người dùng sôi động, nhưng do nhiều hợp đồng đóng mã nguồn nên hạn chế lượng dữ liệu có thể dùng để huấn luyện; Ethereum và các chuỗi EVM khác tuy mở dữ liệu nhưng bị giới hạn bởi nút cổ chai hiệu suất, hành vi giao dịch tổng thể thiên về bảo thủ và mật độ dữ liệu thấp.
Monad lại đạt được sự cân bằng hiếm có giữa hiệu suất và tính minh bạch – vừa sở hữu năng lực xử lý cao và phong cách giao dịch quyết liệt kiểu Solana, vừa giữ được tính đọc được và mở nhờ kiến trúc EVM. Điều này tạo nên mảnh đất lý tưởng cho aPriori xây dựng mô hình phân đoạn dòng lệnh thế hệ mới.
"Dữ liệu người dùng không chỉ để tham gia, mà còn để huấn luyện trí tuệ giao dịch thế hệ tiếp theo."
Chương trình đóng góp dữ liệu cộng đồng: Để huấn luyện AI nhận diện hành vi giao dịch thông minh hơn, aPriori đã phát động chương trình đóng góp dữ liệu với sự tham gia của cộng đồng. Mỗi người dùng đều có thể giúp mô hình "hiểu rõ hơn" thế giới trên chuỗi bằng cách thực hiện những thao tác đơn giản sau:
-
Kết nối ví: Liên kết địa chỉ ví thường dùng để cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về hành vi;
-
Hỗ trợ chuỗi: Ethereum, BNB Chain, mạng thử nghiệm Monad;
-
Đồng bộ tài khoản mạng xã hội: Có thể liên kết tùy chọn Twitter, Discord... để bổ sung thêm manh mối danh tính;
-
Điểm danh và theo dõi nhiệm vụ: Bảng điều khiển riêng hiển thị lịch sử điểm danh, hành vi giao dịch và tiến độ đóng góp của người dùng.
Những dữ liệu này giúp hệ thống xác định ví nào thuộc cùng một người dùng, có tồn tại thao tác phối hợp hay không, từ đó nâng cao khả năng nhận diện loại giao dịch và rủi ro của AI.
Làm sao để biết một giao dịch có chứa dòng lệnh độc hại (toxic flow) hay không?
Trong cỗ máy cốt lõi của Swapr, mỗi giao dịch trước khi xác nhận đều trải qua đánh giá rủi ro bởi mô hình AI, chủ yếu dựa trên các yếu tố sau:
-
Bản thân giao dịch: Hướng mua/bán, lộ trình tiền tệ, Gas, phí giao dịch, slippage, v.v.;
-
Lịch sử địa chỉ: Tần suất giao dịch, hành vi trước đây, tình trạng biến động tài sản;
-
Phản ứng thị trường: Diễn biến giá trong khoảng thời gian từ 1 giây đến 24 giờ sau giao dịch;
-
Đánh giá lợi nhuận: Giao dịch này có sinh lời trong các khoảng thời gian khác nhau hay không, có khả năng gây hại cho LP hay không.
Mô hình sẽ nhận diện xem mỗi giao dịch có thuộc loại "dòng lệnh độc hại (toxic flow)" hay không, ví dụ như các hành vi giao dịch tận dụng lợi thế thông tin như arbitrage hay sandwich attack, từ đó đánh giá mức độ đe dọa tiềm tàng đối với tính công bằng của hệ thống.
Mô hình không phải càng phức tạp càng tốt, mà phải hiểu giao dịch sâu sắc mới có giá trị.
Từ động cơ quy tắc đến mạng thần kinh AI: aPriori không bị giới hạn trong một thuật toán đơn lẻ, mà kết hợp cả mô hình truyền thống (XGBoost, LightGBM) và mô hình chuỗi thời gian (RNN, Transformer). Mô hình đầu xử lý dữ liệu cấu trúc hiệu quả và dễ giải thích, trong khi mô hình sau giỏi nhận diện sự thay đổi hành vi trong chuỗi thời gian.
Swapr cuối cùng áp dụng kiến trúc tổng hợp mô hình (Ensemble), các mô hình con học trên các chiều dữ liệu và cửa sổ thời gian riêng biệt, sau đó tổng hợp điểm số để phản ứng chính xác hơn trước các hành vi giao dịch phức tạp.
Phía sau một giao dịch, ai đang thông đồng để kiếm lợi?
Hành vi arbitrage thường không do một ví đơn lẻ thực hiện mà là kết quả của nhiều địa chỉ phối hợp hoạt động. Bằng cách nhận diện các "nhóm hành vi" này, hệ thống có thể dự đoán trước các nhóm arbitrage tiềm năng, ngăn chặn "dòng lệnh độc hại (toxic flow)" tấn công tập trung vào LP.
Biến AI thành một phần của thực thi giao dịch
Cùng với sự phong phú của dữ liệu huấn luyện, hệ thống nhận diện của Swapr đang trở thành điểm khác biệt cốt lõi trong định tuyến DeFi. Nó không chỉ mang lại báo giá tốt hơn mà còn có thể điều chỉnh động hướng đi của thanh khoản, bảo vệ lợi ích của cả người dùng lẫn LP.
Người sáng lập Ray nhấn mạnh: "Một cỗ máy thực thi DeFi thực sự phải biết nhìn, biết phán đoán và biết cách bảo vệ hệ thống. Chúng tôi mong muốn Swapr trở thành lối vào giao dịch đầu tiên có khả năng 'suy nghĩ'."
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
@aprMEV
