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SatoshiHeir
2025-12-27 06:22:34
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現在、ブロックチェーンエコシステム全体が根本的なジレンマに直面しています。驚異的な速度でデータを処理し、毎秒数万件の取引を決済し、1セント単位まで会計処理できるのです。 しかし問題は、現実世界を知覚する能力がほぼゼロに近いことです。 株式市場の変動を見逃し、商品の流れを感じず、現実世界で起こることすべてに完全に盲目です。
まるでガラスの箱に閉じ込められた巨大な存在のようで、強力な計算能力を持ちながら外部情報から隔離されています。
今、数兆ドル規模の問題が解決されています。ブロックチェーンに現実世界を感知する能力をどうやって与えるか? その答えはオラクルの進化の中で徐々に明らかになっています。 APROが代表する新世代のオラクルは、「通貨価格を担う」という主要な機能をはるかに超えています。 彼らの野望は、AI搭載の改ざん耐性知覚システム全体をチェーン全体に搭載することです。
**使者から品質検査官へ**
従来のオラクルはシンプルに動作します:取引所Aから価格を取得し、それを直接チェーン上に置きます。 しかし、ここには大きな隠れた危険が隠されています。 もし誰かが取引所で即座に注文を破って偽の価格を作り出した場合、オラクルはためらうことなくこの偽の信号をチェーンに転送します。 その結果、一般利用者の借入ポジションは無邪気に清算され、元本は失われました。
APROはまったく異なるアプローチを取っています。 完全なデータ検証フレームワークを構築します:
データクロスバリデーション:世界中の数十の取引所から同時に価格を取得すると、アルゴリズムはそれらの外れ値を自動的に検出し、どれが本当の市場でどれが操作信号かを判別します。
パターン認識:AIモデルは、出荷を引き出す、注文の破棄、その他の典型的な行動、データがチェーンに入る前に誤情報を除去するなど、市場操作の一般的なルーチンを特定するよう訓練されています。
継続的な監視:一度きりの検証の代わりに、リアルタイムの異常警告メカニズムを確立します。
そのようなアップグレードとは何を意味するのでしょうか? つまり、未来のオラクルはもはや受動的なデータハンドラーではなく、ブロックチェーン世界の知的なゲートキーパーとなるのです。
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MEV_Whisperer
· 12-27 06:52
くそ、ついに誰かがこの問題に真剣に取り組んでいる。以前のオラクルは本当にただのコピー屋で、防御能力が全くなかった。
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GateUser-40edb63b
· 12-27 06:52
このロジックは実際かなり心に刺さるもので、仮想通貨界はずっと自己満足的なイノベーションを続けてきたが、確かに現実世界とは一層の隔たりがある。 --- オラクルが本当にフラッシュローン攻撃を防げるならそれはすごいことだが、今回は信じられるだろうか? --- 「チェーン全体に感知システムを導入する」って聞こえはロマンチックだが、問題は誰が検証機を検証するのか?多層に重ねていくしかない。 --- APROのマルチチェーンクロス検証は、確かに単一取引所の価格捕捉よりも信頼性が高いが、新たな中央集権のボトルネックにならないかが心配だ。 --- ついに誰かが言った、以前のオラクルは全く価格操作を防げなかったと。ユーザーは清算されるのは当然だと思っているのか? --- ちょっと待て、もし毎秒1万件の取引があって識別遅延が0.1秒だとしたら、偽の価格はすでにチェーンに載っていることになる。この時間差はどう処理する? --- この方向性は良さそうだが、正直本当に稼働し始めてからじゃないと何とも言えない。 --- 現実世界を感知するこの方向は良いが、あなたたちはいつも自慢話をして、問題が起きるとまた救済策を出してくる。
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DegenWhisperer
· 12-27 06:50
ガラスケースの巨人という比喩は素晴らしいですね、確かに今の痛点を突いています... しかし正直なところ、APROのこの検証フレームワークは信頼できるものでしょうか、それともまたPPTのプロジェクトに過ぎないのでしょうか?
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GasFeeCrier
· 12-27 06:30
ガラスケースの巨人は確かに素晴らしいですが、正直なところ、APROのこの検証フレームワークが信頼できるかどうかは、実際に一定期間動かしてみないとわからないですね...
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まるでガラスの箱に閉じ込められた巨大な存在のようで、強力な計算能力を持ちながら外部情報から隔離されています。
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データクロスバリデーション:世界中の数十の取引所から同時に価格を取得すると、アルゴリズムはそれらの外れ値を自動的に検出し、どれが本当の市場でどれが操作信号かを判別します。
パターン認識:AIモデルは、出荷を引き出す、注文の破棄、その他の典型的な行動、データがチェーンに入る前に誤情報を除去するなど、市場操作の一般的なルーチンを特定するよう訓練されています。
継続的な監視:一度きりの検証の代わりに、リアルタイムの異常警告メカニズムを確立します。
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