llms

Ketika saya pertama kali mulai mengikuti #APRO saya terkesan dengan betapa praktisnya ambisi itu — mereka berusaha untuk membuat dunia informasi nyata yang berantakan dan bising dapat digunakan dalam kode, dan mereka melakukannya dengan menggabungkan tumpukan rekayasa yang hati-hati dengan alat-alat yang terasa sangat relevan saat ini seperti #LLMs dan komputasi off-chain, tetapi tanpa berpura-pura bahwa alat-alat tersebut menyelesaikan setiap masalah dengan sendirinya, dan kerendahan hati praktis itulah yang membuat proyek ini menarik daripada hanya mencolok; di fondasinya APRO terlihat seperti arsitektur berlapis di mana input mentah — detik harga dari bursa, pemindaian dokumen, #API output, bahkan sinyal sosial atau bukti cadangan — pertama mengalir melalui saluran off-chain yang menormalkan, menyaring, dan mengubahnya menjadi artefak yang dapat diaudit dan terstruktur, kemudian artefak-artefak tersebut digabungkan atau dirangkum oleh layanan orde lebih tinggi (yang disebut beberapa orang sebagai “lapisan verdict” atau #AI pipeline) yang mengevaluasi konsistensi, menandai anomali, dan menghasilkan paket kompak yang dapat diverifikasi dan diposting di on-chain, dan sistem ini dengan sengaja menawarkan kedua mode Data Push dan Data Pull sehingga berbagai kasus penggunaan dapat memilih baik dorongan yang tepat waktu ketika ambang batas atau interval menjadi penting atau penarikan sesuai permintaan untuk kontrol biaya yang lebih ketat dan kueri ad hoc; pendekatan hibrida ini — pengangkatan berat off-chain ditambah verifikasi on-chain — adalah apa yang memungkinkan APRO mengincar data fidelitas tinggi tanpa membayar biaya gas yang absurd setiap kali perhitungan kompleks perlu dijalankan, dan itu adalah pilihan yang secara langsung membentuk bagaimana pengembang membangun di atasnya karena mereka dapat mengandalkan validasi yang lebih rumit yang terjadi off-chain sementara tetap memiliki bukti kriptografi di on-chain yang menghubungkan hasil kembali ke node dan prosedur yang dapat dipertanggungjawabkan.