aPriori, що отримав підтримку провідних інституцій, серед яких Pantera Capital, YZi Lab та OKX Ventures, трансформує базові уявлення про децентралізовану торгівлю. До складу засновників проєкту входять експерти з Jump, Coinbase, Citadel Securities та dYdX, які поєднують нативні блокчейн-технології з професійною високочастотною торгівлею на Уолл-стріт. На надшвидких публічних блокчейн-мережах aPriori будує інфраструктуру виконання угод нового покоління, надаючи DeFi справді конкурентну торгову технологію.

aPriori докорінно змінює архітектуру ончейн-торгівлі. Завдяки DEX-агрегатору на основі штучного інтелекту та MEV-модулю стейкінгу ліквідності, aPriori охоплює весь життєвий цикл ордера — від виставлення і матчінгу до отримання прибутку — інтегруючи ці процеси в стійку екосистему продуктів.

Після минулотижневого запуску AI-агрегатора DEX Swapr команда aPriori зосередилася на інтелектуальному осерді ончейн-торгівлі — системі Order Flow Segmentation. Система об’єднує поведінкові теги, кластеризацію гаманців, AI-аналітику та ончейн-зворотний зв’язок, щоб кожну транзакцію обробляти ще розумніше й справедливіше: захищати користувачів від токсичних потоків (зокрема, шкідливих арбітражних схем зі сліппеджем) і спрямовувати ліквідність туди, де вона найбільш необхідна. Це робить торгівлю не просто ефективнішою, а й впорядковує та зміцнює довіру в ончейн-екосистемі.

«Розуміння кожної транзакції — це фундамент справедливого виконання»

Order Flow Segmentation — одна з визначальних інновацій aPriori. Аналізуючи торгову поведінку, історію гаманців та реакцію ринку, система вміє заздалегідь визначати, чи транзакція відображає справжню дію користувача, чи належить до токсичних потоків, наприклад, арбітражних або sandwich-атак — ще до її виконання. На відміну від традиційних підходів, які оцінюють лише факт виконання, такий проактивний фільтр мінімізує ризики для учасників, пропонує LP надійніших контрагентів і підвищує як справедливість вибору маршруту, так і якість виконання.

«Технологія й екосистема: зоряний час Monad»

Кожна публічна блокчейн-екосистема має унікальні data-параметри. Solana славиться надшвидкими транзакціями та активною користувацькою базою, але через велику кількість закритого коду смарт-контрактів доступність даних для тренування моделей обмежена. Натомість Ethereum та інші EVM-мережі пропонують відкриті дані, але через обмежену пропускну спроможність переважають стримані торгові стратегії й нижча густина даних.

Monad забезпечує унікальний баланс між швидкістю й прозорістю: поєднує throughput рівня Solana та динамічні стратегії, властиві EVM-інфраструктурі, із доступністю і читабельністю даних. Це створює ідеальні умови для aPriori — для впровадження нового покоління інтелектуальних моделей аналізу ордер-флоу.

«Дані користувачів — це не просто участь, це внесок у розвиток майбутньої торгівельної аналітики»

Програма внеску спільноти у дані: З метою розширення можливостей AI в аналізі трейдингової поведінки, aPriori запустив відкриту ініціативу, запрошуючи спільноту приєднатися. Достатньо виконати кілька простих дій, щоб зробити свій внесок у глибше розуміння ончейн-простору:

• Прив’яжіть гаманець: об’єднайте основні адреси для формування повного профілю поведінки.
• Підтримувані мережі: Ethereum, BNB Chain, Monad Testnet.
• Підключіть соціальні акаунти: за бажанням — Twitter, Discord та інші, щоб додати контекст для ідентифікації.
• Відстеження активності: спеціальна панель відображає історію чекінів, торгової активності та динаміку вашого внеску.

Ці дані допомагають системі ідентифікувати адреси одного користувача, виявляти групову активність і підсилюють здатність AI ідентифікувати типи транзакцій та рівень ризику.

«Як визначити, чи транзакція містить токсичний потік?»

У рушії Swapr кожна транзакція проходить оцінку AI-моделями ризику до виконання за такими критеріями:

• Параметри угоди: напрямок угоди (купівля/продаж), маршрутизація токенів, gas-споживання, комісії, сліппедж.
• Історія адреси: частота операцій, поведінкові патерни, переміщення активів.
• Реакція ринку: зміна ціни за інтервал від 1 секунди до 24 годин після виконання.
• Прибутковість: чи дає угода прибуток на різних часових інтервалах, і чи може від цього постраждати LP.

Система ідентифікує токсичні потоки — наприклад, арбітраж чи sandwich-атаки, які використовують інформаційну асиметрію — оцінюючи потенційну шкоду справедливості системи від кожної транзакції.

«Найрозумніші моделі не просто додають складності, а розуміють суть трейдингу»

aPriori використовує багатомодельний підхід, що охоплює класичні моделі (XGBoost, LightGBM) та часові моделі (RNN, Transformer). Класичні моделі відмінно аналізують структуровані дані, а часові — виявляють зміни поведінки у динаміці.

У кінцевому варіанті Swapr впроваджує ансамблеву архітектуру: підмоделі навчаються на різних типах даних і часових відрізках, а інтегрований скоринг забезпечує точну та стійку реакцію на складні трейдингові патерни.

«Хто реально стоїть за транзакцією — чи є тут арбітражний картель?»

Арбітраж майже ніколи не здійснюється через один гаманець — це зазвичай взаємодія багатьох адрес. Виявляючи ці поведінкові групи, система може ідентифікувати потенційні арбітражні синдикати і запобігти концентрованим токсичним потокам, які шкодять LP.

«AI — як стратегічна складова виконання угод»

Із розширенням навчальних даних order flow intelligence Swapr стає флагманською функцією у маршрутизації DeFi: це не лише кращі ціни, а й баланс між управлінням ліквідністю у реальному часі та захистом інтересів користувачів і LP.

Засновник Ray зазначає: «Справжній рушій DeFi має самостійно інтерпретувати й оцінювати угоди та знати, як захистити інфраструктуру. Ми прагнемо, щоб Swapr став для трейдера першою точкою входу, яка здатна “думати”».

Відмова від відповідальності:

1. Ця стаття передрукована з [TechFlow]. Авторські права належать первинному автору [TechFlow]. Якщо у вас є заперечення щодо цієї публікації, зв’яжіться з командою Gate Learn — ми швидко розглянемо ваш запит згідно з нашими стандартними процедурами.
2. Відмова від відповідальності: думки, викладені в матеріалі, є особистою позицією автора і не є інвестиційною рекомендацією.
3. Інші мовні версії перекладу зроблені командою Gate Learn. Якщо Gate не згадується окремо, не копіюйте, не розповсюджуйте і не плагіатуйте цей перекладений матеріал.