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NAC_Blockchain/xtzh-ai/README.md

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XTZH AI汇率定价模型系统

版本: 1.0.0
状态: 开发中
架构层级: L1 Protocol Layer（协议层）

概述

XTZH AI汇率定价模型是NAC公链的核心价值稳定机制，通过双层嵌套注意力机制实现基于50维宏观状态向量的汇率预测。系统采用可验证计算架构，确保链上汇率的可信性与透明性。

核心特性

  • 双层嵌套注意力机制: Transformer 4层8头 + 资产层权重注意力 + 商品内偏离注意力
  • 50维宏观状态向量: 覆盖全球增长、通胀压力、货币政策、风险不确定性、实体活动、商品市场
  • 可验证计算: 混合预言机网络（ZK + TEE + 乐观）三模冗余验证
  • 高性能: 模型推理 < 100ms，ZK证明生成 < 10秒
  • 宪法约束: 黄金层权重5%-20%，125%黄金永续合约信任锚

架构

xtzh-ai/
├── src/
│   ├── lib.rs                 # 模块入口
│   ├── data/                  # 数据工程层
│   │   ├── mod.rs
│   │   ├── features.rs        # 50维特征定义
│   │   ├── pipeline.rs        # 数据流水线
│   │   ├── sources.rs         # 数据源集成
│   │   └── preprocessing.rs   # 预处理与标准化
│   ├── model/                 # AI模型层
│   │   ├── mod.rs
│   │   ├── transformer.rs     # Transformer编码器
│   │   ├── attention.rs       # 双层注意力机制
│   │   ├── architecture.rs    # 模型架构定义
│   │   └── inference.rs       # 推理引擎
│   ├── training/              # 训练系统
│   │   ├── mod.rs
│   │   ├── trainer.rs         # 训练器
│   │   ├── loss.rs            # 多任务损失函数
│   │   ├── optimizer.rs       # 优化器配置
│   │   └── validation.rs      # 验证指标
│   ├── export/                # ONNX导出
│   │   ├── mod.rs
│   │   ├── onnx.rs            # ONNX导出
│   │   ├── quantization.rs    # INT8量化
│   │   └── optimization.rs    # 模型优化
│   └── oracle/                # 预言机集成
│       ├── mod.rs
│       ├── node.rs            # 预言机节点
│       ├── aggregator.rs      # 聚合器
│       ├── proof.rs           # 证明生成
│       └── api.rs             # gRPC API
├── tests/                     # 集成测试
├── benches/                   # 性能基准测试
├── examples/                  # 示例代码
├── docs/                      # 文档
└── Cargo.toml

模块说明

数据工程层（data/）

负责50维宏观状态向量的采集、清洗、对齐、标准化与存储。

关键组件：

  • features.rs: 50维特征定义（G1-G10, I1-I8, M1-M6, R1-R8, A1-A10, C1-C8）
  • pipeline.rs: Airflow + Rust数据流水线
  • sources.rs: 数据源集成（BLS, IMF, LBMA, CBOE, ICE, FRED等）
  • preprocessing.rs: 卡尔曼滤波插补、z-score标准化

性能要求：

  • 更新频率：每日UTC 12:00快照
  • 延迟：≤5分钟
  • 历史回溯：2000年至今

AI模型层（model/）

实现双层嵌套注意力机制的汇率预测模型。

关键组件：

  • transformer.rs: 4层8头Transformer编码器（256维嵌入）
  • attention.rs: 双层注意力（资产层权重 + 商品内偏离）
  • architecture.rs: 模型架构定义（2.1M参数）
  • inference.rs: 推理引擎（< 100ms）

输出：

  • XTZH汇率（1 XTZH = ? SDR，定点数1e6）
  • 动态权重（w_fx, w_au, w_com，基点）
  • 商品偏离系数（18维，int8）

训练系统（training/）

模型训练、验证与评估。

关键组件：

  • trainer.rs: 训练器（4 × H100，批次64，200轮）
  • loss.rs: 多任务损失（汇率MSE + 权重交叉熵 + 宏观预测MSE）
  • optimizer.rs: AdamW优化器（学习率3e-4 → 1e-6余弦退火）
  • validation.rs: 验证指标（R² ≥ 0.65，波动率约束）

数据划分：

  • 训练集：2000-2022（5,800天）
  • 验证集：2023-2024（500天）
  • 测试集1：2025（260天）
  • 测试集2：2008金融危机+2020疫情

ONNX导出（export/）

模型导出为ONNX格式，支持zkML编译与TEE部署。

关键组件：

  • onnx.rs: ONNX导出（opset 17，静态计算图）
  • quantization.rs: INT8量化（scale=0.023529）
  • optimization.rs: 模型优化（onnx-simplifier）

输出文件：

  • xtzh_model_v1.0.int8.onnx: INT8量化模型（ZK编译用）
  • xtzh_model_v1.0.fp16.onnx: FP16模型（TEE部署用）

预言机集成（oracle/）

混合预言机网络，提供可验证的汇率数据。

关键组件：

  • node.rs: 预言机节点（ZK/TEE/乐观）
  • aggregator.rs: 聚合器（中位数，BLS签名）
  • proof.rs: 证明生成（Groth16/TEE认证/Ed25519签名）
  • api.rs: gRPC API（XTZHOracle服务）

网络配置：

  • 3个ZK节点（Nexus zkMCP，证明 < 10秒）
  • 2个TEE节点（NVIDIA H100 CC，推理 < 500ms）
  • 2个乐观节点（Ed25519签名，推理 < 100ms）

开发原则

遵循NAC记忆系统（../memory/）中的核心原则：

  • ARCH_001: 四层架构体系（本模块属于L1协议层）
  • ARCH_004: 代码保留原则（永远不要删除代码）
  • ARCH_005: NAC原生设计（不模仿任何其他公链）
  • ARCH_006: 测试驱动开发（单元测试覆盖率 > 80%）

快速开始

构建

cd /home/ubuntu/NAC_Clean_Dev_NEW/NAC_Clean_Dev/xtzh-ai
cargo build --release

测试

# 运行所有测试
cargo test

# 运行特定模块测试
cargo test --package xtzh-ai --lib data::tests

# 运行基准测试
cargo bench

示例

# 运行数据流水线示例
cargo run --example data_pipeline

# 运行模型推理示例
cargo run --example model_inference

# 运行预言机节点示例
cargo run --example oracle_node

性能指标

指标 目标 当前状态
宏观预测R² ≥ 0.65 开发中
模型推理时间 < 100ms 开发中
ZK证明生成时间 < 10秒 开发中
TEE推理时间 < 500ms 开发中
单元测试覆盖率 > 80% 开发中

文档

详细技术文档请参阅：

许可证

MIT License

联系方式

NAC人工智能实验室
Email: ai@nac.network
GitHub: https://github.com/NAC/xtzh-ai