Penyelidikan automatik penyelesaian pasaran ramalan masa nyata dan pengimbasan keselamatan dompet dengan memanfaatkan data OS khas AI
@0G_labs , @Polymarket , @Rabby_io
Dalam persekitaran aset digital, pengumpulan data, penilaian ramalan, penyelesaian pasaran, dan keselamatan dompet kelihatan seperti bidang-bidang yang terpisah, tetapi sebenarnya berfungsi secara rapat saling berkaitan. Baru-baru ini, struktur telah muncul yang menggabungkan lapisan ketersediaan data, infrastruktur pasaran ramalan, dan sistem simulasi keselamatan dompet menjadi satu aliran yang terpadu, berpusat pada persekitaran operasi khas AI. Struktur ini menggabungkan lapisan ketersediaan data dan penyesuaian pengiraan bermodul seperti 0G Labs, struktur pasaran ramalan berdasarkan peristiwa seperti Polymarket, dan model keselamatan berdasarkan simulasi pra-perdagangan seperti Rabby Wallet, untuk mengautomatiskan penyelesaian pasaran ramalan masa nyata dan pengimbasan keselamatan dompet.
Pertama, pada lapisan data, peristiwa luaran mengalir secara masa nyata. Data dalam bentuk aliran berita, API, dan feed terstruktur dibahagikan kepada beberapa kepingan menggunakan kaedah penghapusan kod dan disimpan secara tersebar di nod penyimpanan. Setiap data dikemukakan kepada lapisan persetujuan dalam bentuk komitmen Merkle tree, dan pengesahan dilakukan melalui pengambilan sampel rawak berdasarkan VRF. Lebih daripada separuh nod penyimpanan perlu membuktikan kehadiran data, dan nod yang gagal membuktikan akan diganti. Struktur ini memastikan ketersediaan dan integriti data berdasarkan persetujuan. AI tidak menilai kehadiran data pada peringkat ini. Pengesahan data dilakukan melalui prosedur kriptografi dan mekanisme persetujuan.
Penyesuaian pengiraan dilakukan di pasaran serupa 0G Compute. Penyedia GPU menjalankan tugas pengelasan dalam persekitaran inferens yang boleh disahkan seperti TeeML atau ZKML. Hasil inferens dikemukakan secara on-chain dalam bentuk hash tanpa mengubah atau menggantikan data asal. Masa blok sekitar 500 milisaat yang dilaporkan di testnet Galileo V3 menunjukkan bahawa pengikatan hasil inferens boleh dilakukan secara hampir masa nyata. Walau bagaimanapun, inferens AI hanyalah isyarat nasihat dan tidak memberi kesan langsung terhadap integriti data berdasarkan persetujuan atau keputusan akhir oracle.
Data ini kemudian disambungkan kepada lapisan pasaran ramalan. Dalam struktur serupa Polymarket, token ERC-1155 berdasarkan Conditional Token Framework digunakan, di mana setiap pasaran didefinisikan oleh Condition ID yang di-hash daripada oracle, soalan, dan set hasil. Peserta menyetorkan jaminan USDC.e dan memperdagangkan token posisi Ya atau Tidak. Harga dibentuk melalui buku pesanan, yang mencerminkan penilaian kolektif peserta. Hasil pengelasan AI boleh digunakan sebagai rujukan untuk membuat keputusan perdagangan, tetapi pembentukan harga ditentukan sepenuhnya oleh aktiviti beli dan jual peserta.
Apabila peristiwa berakhir, struktur serupa UMA Optimistic Oracle berfungsi. Pelopor menghantar hasil dan diberikan tempoh 2 jam untuk membuat keberatan. Jika berlaku pertikaian, proses perbincangan selama 24 hingga 48 jam diikuti oleh undian pemegang token selama sekitar 48 jam akan dijalankan. Proses ini direkodkan secara terbuka di atas rantai, dan pihak yang kalah akan kehilangan jaminan mereka. Apabila vektor pembayaran akhir seperti [1,0] atau [0,1] ditetapkan, token pemenang akan dibayar balik sebanyak 1 USDC.e. Struktur ini dirancang supaya kumpulan peserta oracle, bukan AI, membuat keputusan akhir.
Di sisi pengguna, sistem keselamatan serupa Rabby Wallet berfungsi. Apabila pengguna cuba melakukan perdagangan, simulasi pra-perdagangan berdasarkan API Tenderly dijalankan untuk menunjukkan perubahan baki yang dijangka dan hasil panggilan. Simultan, pengesan risiko berdasarkan heuristik memeriksa permintaan persetujuan jahat, tanda tangan phishing, dan corak kontrak tidak normal; jika dikesan, amaran akan diberikan. Fungsi pengimbasan paparan persetujuan memeriksa rekod persetujuan token sedia ada untuk menilai eksposur risiko dan menyokong penarikan serentak. Kesemua proses ini dilakukan di sisi klien dan memberikan maklumat penilaian kepada pengguna sebelum pelaksanaan perdagangan.
Ketiga-tiga lapisan ini membentuk satu struktur kitaran. Peristiwa luaran diserap dan disimpan melalui kod penghapusan di lapisan data; inferens AI menghasilkan isyarat pengelasan yang dikaitkan dalam bentuk hash. Peserta pasaran merujuk maklumat ini untuk memperdagangkan posisi mereka. Perdagangan pengguna dilaksanakan selepas melalui simulasi pra-perdagangan dan analisis risiko di dompet. Selepas peristiwa berakhir, oracle menentukan hasil akhir, penyelesaian dilakukan, dan data hasil yang ditetapkan boleh digunakan semula sebagai umpan balik pembelajaran AI. Dalam proses ini, integriti data diurus oleh lapisan persetujuan, keadilan penyelesaian diurus oleh peserta oracle, dan perlindungan pengguna diurus oleh enjin simulasi dompet.
Prosedur respons terhadap situasi bermusuh juga ditakrifkan. Penyembunyian ketersediaan data dikesan melalui kegagalan pengambilan sampel dan dipulihkan melalui pemrosesan rawak berdasarkan VRF serta penggantian nod. Cubaan penyalahgunaan oracle ditangani melalui struktur jaminan dan undian pemegang token.Pengebikan simulasi dompet dikurangkan melalui kemas kini heuristik dan fungsi penarikan persetujuan. Distorsi data AI direka untuk dapat dilacak melalui pengikatan versi model dan pengumuman log inferensi.
Dari segi prestasi, ciri latensi setiap lapisan berbeza. Inferensi AI boleh diproses pada tahap dalam masa kurang daripada 1 saat, tetapi penyelesaian pasaran ramalan memerlukan sekurang-kurangnya 2 jam jika tiada pertikaian, dan beberapa hari jika terdapat pertikaian. Simulasi dompet memerlukan tambahan beberapa saat. Ini mencipta jurang struktur antara refleksi data masa nyata dan pengesahan penyelesaian akhir. Perbezaan masa ini berfungsi sebagai elemen penting untuk pengesahan neutral dan perbincangan terbuka.
Pada akhirnya, lapisan data berdasarkan OS khas AI, struktur penyelesaian pasaran ramalan, dan sistem pengimbasan keselamatan dompet menjalankan peranan berbeza tetapi membentuk satu aliran berterusan. Data dijamin secara kriptografi, AI memberikan isyarat bersifat cadangan, oracle menentukan hasil melalui prosedur kolektif, dan dompet mengesahkan transaksi pengguna sebelumnya. Struktur terintegrasi ini diringkaskan sebagai arsitektur yang secara serentak melaksanakan refleksi maklumat masa nyata, penyelesaian neutral, dan perlindungan pengguna dalam sempadan tanggungjawab yang terpisah.
$POLY $POL $0G $USDC.e
