重塑鏈上博弈格局：Monad 領先項目 aPriori 以 AI 引領交易創新，數據貢獻計畫同步展開

Pantera Capital、YZi Lab、OKX Ventures 等頂尖機構重點投入，aPriori 正在重新定義去中心化交易的核心信念。其核心團隊成員來自 Jump、Coinbase、Citadel Securities 和 dYdX，結合鏈上原生技術及華爾街高頻交易的實戰經驗，aPriori 正在高性能公鏈上打造新一代交易執行系統，為 DeFi 帶來真正具備競爭力的交易基礎建設。

aPriori 正在徹底重新設計鏈上交易流程：由 AI 驅動的 DEX 聚合器及 MEV 支援的流動性質押模組，aPriori 將下單、撮合和收益循環整合為一套能持續運作的產品架構。

繼團隊上週推出由 AI 驅動的 DEX 聚合器 Swapr 後，aPriori 進一步聚焦於鏈上交易的「識別大腦」——訂單流識別系統（Order Flow Segmentation）。此系統結合行為標籤、錢包分群、AI 分析與鏈上回饋機制，目的是讓每一筆交易都能更聰明、更公平地被處理，避免遭受套利、滑點等惡意訂單流（toxic flow）損害，同時精準導向流動性至最需要的地方。這不僅讓交易更聰明，也提升整體鏈上市場流動的秩序與信任。

「能看懂每一筆交易，是公平執行的起點。」

訂單流識別是 aPriori 的核心技術之一，透過分析交易行為、錢包歷史與市場反應，在交易開始前判斷其是否屬於一般用戶操作，或是套利、夾擊等惡意訂單流（toxic flow）。不同於傳統僅檢查交易是否成交，這種識別方式可更早過濾潛在風險，讓 LP 擁有更安全的對手方，並提升路徑選擇及執行公平性。

「技術 + 生態：Monad 的完美時機」

各公鏈生態的資料特性各自不同：Solana 具備高速交易及活躍用戶，但大量合約未開源，使可用於訓練的資料受限；以太坊及其他 EVM 鏈雖然資料公開，卻受限於效能瓶頸，整體交易行為相對保守、資料密度較低。

Monad 在效能和透明度之間取得難得的平衡——同時具備 Solana 的高吞吐量及激進交易風格，又保留 EVM 架構的可讀性與開放性。對 aPriori 來說，這是建構下一代訂單流識別模型的理想基底。

「用戶數據，不只是參與，更是在訓練次世代交易智能。」

社群資料貢獻計畫：為了讓 AI 更具智慧地識別交易行為，aPriori 推出社群參與的資料貢獻計畫。所有用戶皆可透過以下簡單步驟協助模型更深入「理解」鏈上世界。

· 綁定錢包：將常用錢包地址串接，提供更完整的行為全貌；

· 支援鏈：Ethereum、BNB Chain、Monad 測試網；

· 串接社群帳號：可自選串接 Twitter、Discord 等，補充更多身份線索；

· 簽到及任務追蹤：專屬面板顯示用戶簽到紀錄、交易行為及貢獻進度。

上述資料有助系統判斷哪些地址屬於同一用戶，是否存在協作行為，並強化 AI 對交易型態和風險的識別力。

「如何判斷一筆交易是否含有惡意訂單流（toxic flow）？」

在 Swapr 的核心引擎中，每筆交易在確認前均會經 AI 模型風險評估，重點參考以下項目：

· 交易本身：買賣方向、幣種路徑、Gas、手續費、滑點等；

· 地址歷史：交易頻率、過往行為、資產變化情形；

· 市場反應：交易後 1 秒至 24 小時內的價格趨勢；

· 收益判斷：不同階段是否賺錢、是否可能損害 LP。

模型會判斷每一筆交易是否屬於惡意訂單流（toxic flow），如套利或夾擊等基於資訊優勢的行為，並評估其對系統公平性的潛在風險。

「模型不是越複雜越好，而是懂交易才有價值。」

從規則引擎到 AI 神經網路：aPriori 不拘泥於單一演算法，而是融合傳統模型（XGBoost、LightGBM）及時序模型（RNN、Transformer）。傳統模型擅長高效解析結構化資料，時序模型則精於捕捉時序行為變化。

Swapr 最終採用模型集成（Ensemble）架構，不同子模型分別在各自數據維度與時窗下學習，融合得分後能更精準地解析複雜交易行為。

「交易背後，誰在合謀套利？」

套利行為通常不是單一錢包完成的，而是多個地址協作完成。系統通過識別這些「行為群組」，能預先判斷潛在套利團體，防止惡意訂單流（toxic flow）集中衝擊 LP。

AI 已成為交易執行流程中的重要組成。

隨著訓練資料逐步增多，Swapr 的識別系統已成為 DeFi 路由中的核心差異化力量，不僅能帶來更優報價，還能動態優化流動性方向，保障用戶與 LP 雙方利益。

創辦人 Ray 強調：「真正的 DeFi 執行引擎要會看懂、會判斷，還要懂得保護系統。我希望 Swapr 成為首個能『思考』的交易入口。」

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