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Professor HUB CRY
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APRO : UNE HISTOIRE HUMAINE DE DONNÉES, DE CONFIANCE ET DE L'ORACLE QUI ESSAIE DE RAPPROCHER DEUX MONDES Quand j'ai commencé à suivre #APRO , j'ai été frappé par la manière dont l'ambition semblait clairement pratique — ils essaient de rendre le monde désordonné et bruyant des informations réelles utilisable dans le code, et ils y parviennent en combinant une pile d'ingénierie soigneusement élaborée avec des outils qui semblent distinctement contemporains comme #LLMs et le calcul hors chaîne, mais sans prétendre que ces outils résolvent tous les problèmes par eux-mêmes, et cette modestie pratique est ce qui rend le projet intéressant plutôt que simplement tape-à-l'œil ; à sa base, APRO ressemble à une architecture en couches où les entrées brutes — les variations de prix des échanges, les scans de documents, #API sorties, même les signaux sociaux ou les preuves de réserves — circulent d'abord à travers un pipeline hors chaîne qui normalise, filtre et transforme ces entrées en artefacts structurés et audités, puis ces artefacts sont agrégés ou résumés par des services de niveau supérieur (ce que certains appellent une « couche de verdict » ou #AI pipeline) qui évaluent la cohérence, signalent les anomalies et produisent un paquet compact qui peut être vérifié et publié sur la chaîne, et le système propose délibérément à la fois des modes de Data Push et de Data Pull afin que différents cas d'utilisation puissent choisir soit des envois en temps opportun lorsque des seuils ou des intervalles sont importants, soit des demandes à la demande pour un contrôle des coûts plus strict et des requêtes ad hoc ; cette approche hybride — levage lourd hors chaîne plus vérification sur chaîne — est ce qui permet à APRO de viser des données de haute fidélité sans payer des coûts de gaz absurdes chaque fois qu'un calcul complexe doit être exécuté, et c'est un choix qui façonne directement la manière dont les développeurs construisent par-dessus car ils peuvent compter sur des validations plus élaborées se produisant hors chaîne tout en ayant toujours des preuves cryptographiques sur chaîne qui rattachent les résultats à des nœuds et des procédures responsables.

APRO : UNE HISTOIRE HUMAINE DE DONNÉES, DE CONFIANCE ET DE L'ORACLE QUI ESSAIE DE RAPPROCHER DEUX MONDES

Quand j'ai commencé à suivre #APRO , j'ai été frappé par la manière dont l'ambition semblait clairement pratique — ils essaient de rendre le monde désordonné et bruyant des informations réelles utilisable dans le code, et ils y parviennent en combinant une pile d'ingénierie soigneusement élaborée avec des outils qui semblent distinctement contemporains comme #LLMs et le calcul hors chaîne, mais sans prétendre que ces outils résolvent tous les problèmes par eux-mêmes, et cette modestie pratique est ce qui rend le projet intéressant plutôt que simplement tape-à-l'œil ; à sa base, APRO ressemble à une architecture en couches où les entrées brutes — les variations de prix des échanges, les scans de documents, #API sorties, même les signaux sociaux ou les preuves de réserves — circulent d'abord à travers un pipeline hors chaîne qui normalise, filtre et transforme ces entrées en artefacts structurés et audités, puis ces artefacts sont agrégés ou résumés par des services de niveau supérieur (ce que certains appellent une « couche de verdict » ou #AI pipeline) qui évaluent la cohérence, signalent les anomalies et produisent un paquet compact qui peut être vérifié et publié sur la chaîne, et le système propose délibérément à la fois des modes de Data Push et de Data Pull afin que différents cas d'utilisation puissent choisir soit des envois en temps opportun lorsque des seuils ou des intervalles sont importants, soit des demandes à la demande pour un contrôle des coûts plus strict et des requêtes ad hoc ; cette approche hybride — levage lourd hors chaîne plus vérification sur chaîne — est ce qui permet à APRO de viser des données de haute fidélité sans payer des coûts de gaz absurdes chaque fois qu'un calcul complexe doit être exécuté, et c'est un choix qui façonne directement la manière dont les développeurs construisent par-dessus car ils peuvent compter sur des validations plus élaborées se produisant hors chaîne tout en ayant toujours des preuves cryptographiques sur chaîne qui rattachent les résultats à des nœuds et des procédures responsables.
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