預言者の課題は長年にわたりブロックチェーン業界を悩ませてきました——外部データをどのように信頼性高くオンチェーンに載せつつ、中央集権のボトルネックにならないようにするか?APRO Oracleは2025年にAI駆動の新しいアプローチを提示しました。いくつかの実際のシナリオから見ると、この方案は確かに業界の痛点に触れています。



**データの真実性:多源対抗操作**

単一のデータソースは一本のロープのようなもので、引きちぎられやすいです。APROは多チャネルの集約を採用しています——取引所の相場、株式API、さらには衛星データまで取り込み、時間加重平均価格(TWAP)などのモデルで平滑化します。しかし、データだけでは不十分であり、AIの層の価値が発揮されます:LLMがリアルタイムでデータパターンをスキャンし、異常を検知して即座に警告を出します。例えば価格が正常範囲から突然逸脱した場合、システムは警報をトリガーします。オフチェーンのノードがデータを取得し、オンチェーンは多数署名で検証します——この二層のアーキテクチャにより、単一点の悪意行為のコストが大幅に増加します。データによると、2025年にAPROは8.9万回のリクエストを処理し、大きな故障は一度も発生していません。予測市場では特に有効であり:ユーザーがスポーツイベントに賭ける際、検証可能なランダム関数(VRF)が操作を防ぎ、ランダム性と公平性を保証します。

**時間とコスト:プッシュとプルの柔軟性**

リアルタイム性とガス費用の矛盾は常に存在します。APROの工夫は、プッシュとプルの両方を行うことです——緊急時にはプッシュで直接通知し、通常のニーズにはプル方式を採用し、ユーザーが必要に応じて選択します。これにより、突発的な市場状況にも対応でき、費用の無駄な高騰も抑えられます。コストも確かに抑えられますが、重要なのはタイムリーさを犠牲にしないことです。
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MoneyBurnervip
· 14時間前
8.9万回のリクエストで故障ゼロ?このデータはちょっと信じられないな、実際に検証してみないと信じられない。
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rekt_but_resilientvip
· 15時間前
哎呀 8.9万次请求零故障?这数据有点夸张了吧,感觉像在讲故事
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CodeSmellHuntervip
· 15時間前
多源集約とAIスキャンの組み合わせ、良さそうに聞こえますが、実際に稼働しているプロジェクトはどれくらいありますか?やはりまたの紙面上の案に過ぎないのでしょうか
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HypotheticalLiquidatorvip
· 15時間前
8.9万回のリクエストでゼロ故障?このデータには疑問符をつけるべきだ。一旦流動性が枯渇したり、市場のセンチメントが逆転したりすれば、二層構造でもシステムリスクに耐えられなくなる。
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