之前聊過 Velvet 跨鏈和 AI Copilot 的實用性，現在再深入說說它的底層資料來源。

Velvet Unicorn AI Copilot 的核心是它自己的 crypto 原生模型（Velvet-1），專門用鏈上與 crypto 資料訓練的。
它不是靠通用大模型，而是直接拉取多條鏈的即時 onchain 資料
例如 Base、Solana、BNB Chain 上的交易量、持倉變化、流動性深度。
除了鏈上資料，它還會結合社交熱度、錢包活動和歷史價格趨勢。問它一個 token 時，它能同時看鏈上資金流向、社交情緒和統計模型預測，輸出結構化的分析報告，而不是泛泛的建議。
我自己試過問某個新 token 的風險和潛力，它直接列出了活躍地址、流動性情況和簡單訊號，比我手動翻多個瀏覽器查快多了，也更直觀。
資料都是即時從鏈上拉的，透明度高，不用擔心是二手資訊。
這種底層設計讓 Copilot 在多鏈環境裡特別管用。它能把分散在不同鏈的資料快速整合，幫助一般交易者減少查資料的時間，也更容易抓住早期訊號。
整體看，Velvet 把跨鏈便利和 AI 能力放在一起，讓使用者在實際操作裡少繞彎路。
想試試的，可以直接在 App 裡打開 Copilot 體驗一下效果。