想知道人工智能和區塊鏈如何相遇，我探索了APRO Oracle如何改變去中心化系統中的數據管理。在這篇文章中，我深入探討了人工智能：改進的數據評估，APRO的Oracle AI的本質是什麼，機器學習驗證技術，創新的推拉數據模型，使一切透明。
最重要的是，基於人工智能的數據驗證是APRO特別之處的核心：在這裏，傳統上占卜者的反應往往不及時且不一定準確，APRO集成了一個處理和驗證實時數據的人工智能代理。來自PDF、音頻和網頁等來源的非結構化數據通過多模態人工智能管道處理成可靠的結構化輸出。這提供了高可靠性的數據：準確、細緻、完整，滿足DeFi和其他區塊鏈應用的需求。
Oracle APRO AI更進一步：它充當了鏈外數據與鏈上執行之間的智能橋樑。與該技術相對應的基本原則是一種多層架構。第1層專注於通過AI驅動的工具（如OCR、ASR、NLP和LLM）來獲取和處理數據。這些工具提取、結構化並生成每個數據字段的簽名PoR報告，並附有信心水平。這個oracle不僅是一個數據聚合器，更是一個理解和驗證信息的智能系統，適合這樣複雜的生態系統。
機器學習驗證提供了額外的穩健性。在APRO的配置中，第1層ML模型轉換原始數據，而在第2層，它獨立使用監控節點重新計算結果。這些節點使用不同的ML參數進行獨立驗證，任何不一致都會觸發爭議解決，包括財務處罰，如銀行交易誤收費。這使得這種基於ML的方法錯誤發生率非常低，並確保數據完整性，特別是在處理數百萬個特定類型的數據包的場景中，即使有小的錯誤，也會導致巨大的損失。
最後，APRO的推拉數據模型也優化了信息流：推模型通過PBFT共識直接向智能合約提供已確認的數據，以確保基本的可用性在鏈上；拉模型給用戶提供了一種按需獲取簽署鏈證明的方法，降低了燃氣成本，並使高頻更新在不過載網絡的情況下成為可能。這種雙重系統解耦了性能和成本，解決了Oracle運作中的一些主要問題。
個人來說，我覺得這是一個將人工智慧與APRO模型結合的時刻，將改變更可靠的區塊鏈互動的發展。如果你在Web3中，這可能是一個值得關注的事情。
