就我而言，有一個觀點是，在花費一些時間在現場系統周圍後，你的思維會改變。一開始，人們可能認爲良好的設計可以完全消除不確定性。更多的數據應該提供更好的模型和更快的更新，因此一切都應該變得可預測。從長遠來看，這種信念會瓦解。你明白，不確定性並不在系統中。它是現實的一種狀態。不是要消除它的鬥爭，而是如何與它共存而不讓它導致毀滅。
當我開始注意到 APRO 時，我已經在培養這種心態。我並不預期會受到驚豔。我以為這又會是一個預言項目，能帶來更乾淨的數據和更準確的結果，並靜靜地在壓力下工作。唯一出乎意料的地方是 APRO 不認為不確定性是應該隱藏或在市場營銷中減少的東西。它的整體形式是，除了不安全地假設不存在的事情之外，沒有什麼是確定的。
一切都取決於那一個假設。APRO 專注於可見和邊界速度，而不是追求理想的答案。它更像是在控制而不是在尋求確定性。這一差異使得事物變得更加重要。
為什麼不確定性不是一個錯誤
理論上，預言可以帶來鏈上真相。實際上，它們引入了延遲信號的近似值和永遠不完整的上下文。供應市場比供應更慢。來源意見不合。網絡延遲。那段時間的秒數至關重要。
大多數預言系統仍然抱著這種問題可以工程解決的態度。他們認為不確定性是一種邊緣案例。一種罕見的問題。值得優化的事物。
然而，所有人要做的就是長時間觀察實時系統，就會知道懷疑總是存在。它只是靜默，直到某個實體出現。然後它會一次性顯現出來。
APRO 從這一事實開始。它並不詢問我們如何消除不確定性。它提出問題：它適合哪裡，我們如何防止不確定性擴散到會變得危險的區域。
根據緊急性分離數據
APRO 處理各類數據的方式是最早表明這一思想的設計決策之一。
預言系統將所有數據視為相似。更新越頻繁越好。頻率越高越好。來源越多越好。
APRO 試圖通過將交付分為數據拉取和數據推送來靜默地反駁這一觀念。
在快速變化的市場中，價格是時間敏感的。由於延遲增加，其價值迅速減少，因而並不具有高價值。這些必須向前推進。
數據和非緊急信息以不同的方式結構化，會在急迫中變得毫無意義。它們不應該總是在線，只應在需求時被引入。
APRO 通過隔離兩條路徑，避免了一種數據的不確定性污染另一種數據的可能性。上下文的緩慢不會污染快速的價格流。結構化信息不會被高頻噪音淹沒。
這本身並不是靈活性。這是控制。而控制是最不被考慮的系統設計工具之一。
不確定性隱藏在何處。
另一個設計決策是 APRO 將如何處理模糊性。
不確定性自然存在於鏈外。數據提供者意見不合。數據源延遲。市場產生異常值。時間不匹配出現。聯繫不時斷裂。
APRO 直接處理這一問題，而不是假設通過去中心化自動解決這一問題。
聚合消除了對單一來源的依賴。過濾消除了時間不規則性，而不會破壞實際信號。基於 AI 的檢查是經常在故障前的方法論模式，例如延遲激增、突發偏差或異常相關性。
更重要的是這個 AI 無法完成的事情。這不是絕對真理的陳述。它並不取代人類的判斷。它表明懷疑，而不是隱藏它。
這種約束是關鍵。聲稱這樣的系統無法經受時間的考驗。即使在壓力下，允許不確定性的系統也是合理的。
鏈上作為一種承諾的地方。
當數據在鏈 A 上傳輸時，行為大幅改變。
不確定性不是通過鏈進行推理的東西。它應用於在處理完不確定性後保護事物。
關注的是驗證的最終性和執行。解釋則不是。
這種劃分是紀律的一個指標。在鏈上系統無限期地傳播錯誤。撤回任何假設是昂貴的。
通過建立明確的邊界，APRO 減少了無序上游條件導致不可逆下游損害的風險。
這不是一種限制。它是一種安全機制。
多鏈惡化不確定性問題。
支持許多鏈已不再罕見。系統在支持它們時表現得像它們是相似的。
各種網絡擁有不同的時間模型。替代擁擠行為。不同的費用動態。各種壽命假設。
減少這些區別是一種潛在風險。
APRO 則相應地調整。交付的批次時間和成本隨著環境變化，而開發者仍然通過穩定的介面進行交流。
表面上所有事物似乎都是孤立的。系統下總是有變化。
正是這種模糊性使其值得信賴。
靜默失敗的教訓
大多數預言崩潰並不是任何壯觀的黑客行為。它們是驚訝。
對陳舊數據的驚訝。對來源衝突的驚訝。對需求激增的驚訝。難怪在壓力情況下，真實市場表現不佳。
APRO 有一種感覺，這是由經歷過這種情況的人所構建的。它並不假設最佳情況行為。它為摩擦做好計劃。
它不是消滅不確定性，而是將其顯現出來，封閉且有生命。
這個原因將在以後變得更加重要。
未來會更加不確定。
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數據以錯誤的順序到達。環境隨著上下文的變化而變化。最終性取決於你所處的位置。
在那個世界中，預言不再關心完美的答案。它們關心的是如何不升級不確定性。
APRO 似乎旨在促成這一變化。
問題的開放性不是一種弱點。
APRO 不假設自己已經完全弄清楚了。
AI 在規模上是否仍然可解釋。當需求增加時，是否能夠保持成本。隨著鏈的發展，一致性是否對鏈是正確的。
這些問題仍然開放。
重要的是 APRO 不會隱藏它們。它將其視為持續的工作。
那份真誠表明存在一個不應該僅僅被讚美的系統。
APRO 首次出現的地方
早期使用模式很重要。
APRO 存在於不確定性的真實案例中。暴露於不穩定市場的 DeFi。在負載測試下的隨機性。鏈非同步拼接由分析工具完成。數據質量無法妥協的現實世界集成。
這些並不展示華麗的應用。它們創造了依賴。
基礎設施通過依賴獲取時間。
風險仍然存在
所有這些並未使 APRO 成為無風險的交易。
鏈外處理創造了信任的界限。AI 系統應保持透明。多鏈支持要求工作紀律。隨機性必須可驗證並且必須可擴展。
這些風險並未被 APRO 反駁。
它將它們公之於眾。
重新框定預言的含義
在其核心，APRO 修改了問題。
預言不是一台驅散不確定性的機器。
這是基礎設施，能夠容忍不確定性而不讓其失控。
通過限制交付的速度和抵制過度承諾，APRO 準備在其周圍系統變得複雜時保持穩定。
這種態度可以被描述為 APRO 最有價值的貢獻，可能是從尚未意識到不確定性通常不過是一種幻覺、可靠性是一種實踐而不是口頭承諾的生態系統中學到的。
