重塑链上博弈:Monad 头部项目 aPriori 如何以 AI 引领交易革新,数据贡献计划同步启动
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。
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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;
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支持链:Ethereum、BNB Chain、Monad 测试网;
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同步社交账号:可选关联 Twitter、Discord 等,补充更多身份线索;
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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:
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交易本身:买卖方向、币种路径、Gas、手续费、滑点等;
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地址历史:交易频率、过往行为、资产变化情况;
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市场反应:交易后 1 秒到 24 小时内的价格走势;
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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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