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Raydium
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机器学习模型在几分钟内预测Solana Meme币欺诈
研究人员开发了一种机器学习模型，用于预测Solana区块链上的欺诈性Meme币，这与之前专注于Ethereum的研究有显著不同。该模型主要使用XGBoost，分析代币启动后的最初五分钟内的交易数据，以识别潜在的“拉地毯”（rug pulls），在Solana上，这些欺诈通常由流动性操纵驱动，而非智能合约漏洞。该研究使用了七个月内640万个代币的数据集，发现许多Meme币在启动后一小时内就表现出欺诈特征。评估在PumpFun和Raydi…
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Solana 开发者从链上数据构建实时代币价格引擎
一位开发者在没有依赖外部 API 的情况下为 Solana 构建了一个实时代币价格引擎。该系统通过分析交易前后代币余额的差异，直接从链上数据计算代币价格和市值。与使用 Dexscreener 或 Birdeye 等第三方服务相比，这种方法避免了速率限制，降低了延迟，并提供了更大的定制性。