llms

Când am început să urmăresc #APRO , m-am impresionat de modul în care ambiția părea simplă și practică — încearcă să facă lumea haotică și zgomotoasă a informațiilor reale utilizabilă în cod, combinând o stivă de inginerie atentă cu unelte care par distinct actualitatea, cum ar fi #LLMs și calculul off-chain, fără a pretinde că aceste unelte rezolvă toate problemele singure, iar această modestie practică este ceea ce face proiectul interesant, mai degrabă decât doar strălucitor; la baza sa, APRO pare o arhitectură stratificată în care intrările brute — tick-uri de preț de la schimburi, scanări de documente, ieșiri #API , chiar și semnale sociale sau dovezi de rezerve — curg întâi printr-un pipeline off-chain care le normaliză, filtrează și transformă în artefacte verificabile și structurate, apoi aceste artefacte sunt agregate sau rezumate de servicii de nivel superior (cei pe care unii îi numesc „stratul de verdict” sau #AI pipeline), care evaluează consistența, semnalizează anomalii și produc un pachet compact care poate fi verificat și postat pe lanț, iar sistemul oferă intenționat atât modul Data Push, cât și modul Data Pull, astfel încât diferite cazuri de utilizare să poată alege între trimiteri rapide când contează pragurile sau intervalele, sau cereri la cerere pentru o control mai strâns al costurilor și interogări ad hoc; această abordare hibridă — efortul major off-chain plus verificarea pe lanț — este ceea ce îi permite APRO să vizeze date de înaltă fidelitate fără a plăti costuri exorbitante de gaz la fiecare calcul complex, iar această alegere modelează direct modul în care dezvoltatorii construiesc peste el, deoarece pot conta pe validări mai elaborate care au loc off-chain, în timp ce încă au dovezi criptografice pe lanț care leagă rezultatele de noduri responsabile și proceduri.