hemera在《斯坦福区块链评论》（stanford blockchain review）上发表文章，提出通过账户中心化索引协议（account-centric indexing，aci）为互联网3.0和ai驱动的应用提供核心数据支持的创新方案。

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随着人工智能对数据需求的迅速增长，现有互联网的数据供给已无法满足未来的创新需求。绝大多数数据仍被封存在传统平台内，难以有效支持AI应用的发展。虽然区块链为开发者提供了访问用户数据的基础技术，但其设计并不适合大规模数据操作，无法满足AI驱动应用的需求。

为此，Hemera通过创建一个可编程且可验证的数据层，为开发者提供高效的数据访问系统，推动互联网的去中心化和数据共享，从而为互联网3.0和AI驱动的应用提供强有力的数据支持。

当前的互联网和区块链应用主要关注数据的写入路径，即将数据存储到链上，确保交易信息的永久记录。然而，在AI驱动的互联网3.0中，仅优化写入路径已不足以满足应用的多样化需求。数据的读取路径——即如何快速高效地访问和处理链上数据，成为新的技术重点。

在传统Web2中，数据被集中存储在应用服务器和数据库中，访问权限掌控在少数平台手中，这种“围墙花园”模式使得AI难以充分利用互联网的数据资源。在去中心化的Web3环境中，区块链提供了公开、透明的存储平台，用户可通过支付Gas费将数据写入链上，所有人均可读取这些数据。然而，这种去中心化架构虽然提升了数据透明性，却在数据读取和处理效率上面临挑战。

随着越来越多的Dapp部署在链上，数据碎片化问题也愈发显著——不同Dapp的数据存储在不同链上且缺乏一致的标准，使开发者在获取和整合数据时面临难题。Hemera推出的ACI协议通过创新的读取路径解决方案，为去中心化应用和AI提供了一个可编程、可验证的高效数据层。该协议通过链下计算和多层索引，实现数据的快速访问和处理，将分散的链上信息转化为AI可用的结构化数据。这种创新的读取路径不仅提升了数据处理效率，更打破了传统互联网的数据孤岛模式，为数据驱动应用打开了全新视角。

Hemera的ACI协议通过引入用户自定义函数（User-Defined Functions, UDF）和历史透明性验证（History Transparency AVS）两大关键创新，有效解决了去中心化应用对数据读取和验证的复杂需求，为Web3和AI应用提供了强大的技术支撑。

用户自定义函数：增强的可编程性

用户自定义函数（UDF） 是ACI协议中的一个功能接口，它赋予开发者强大的数据处理灵活性。通过UDF，开发者可以根据需求自定义数据转换逻辑，将链上交易数据转换为特定的“特征值”或结构化数据。UDF的引入使开发者可以在不需要深入理解底层智能合约逻辑的情况下，轻松实现复杂的数据处理。

UDF可以自动化处理链上数据，生成适用于AI应用的结构化特征值，为Dapp提供实时、高效的数据支持。此外，Hemera还构建了一个开放的UDF库，不仅由Hemera团队维护，还吸引了社区开发者的贡献。这种设计确保UDF具备高度的模块化和便携性，便于测试和验证，也为开发者提供了可编程性和灵活性。

历史透明性验证：数据完整性的加密保障

在去中心化应用环境中，保证数据的准确性和完整性至关重要。历史透明性验证正是为了解决这一问题而设计。主动验证服务 (Actively Validated Service, AVS) 系统通过区块链上的“追加日志”记录每次数据更新，包括区块索引和UDF计算等操作，确保链下数据的透明性和可信度。

这一验证系统不仅增强了数据的可信度，还允许社区成员对数据完整性提出验证挑战，若发现任何数据不一致，可以提交验证，进一步确保数据的准确性和安全性。AVS系统通过加密经济模型保障了网络的安全性，为ACI协议的读取路径带来了高度的透明性和验证性，满足了去中心化应用对数据完整性的高标准需求。