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在搜尋引擎發達時期,無數莆田系意圖透過seo把長尾詞排在搜尋的前面(如圖)
如果後面不打入廣告標籤,就會被很多人認為是相對可信的。(AI的結果也是莆田系餵的數據)
從基礎的關鍵字優化到新聞源的介入到引用和現在的餵數據,優化模型,ai-agent輸出似乎如出一轍。
如何保證AI的輸出是相對公允,論據是辯證的,如何驗證各個環節是客觀的。
DeepSafe @DeepSafe_AI 正在做這個事情。
DeepSafe 的 CRVA 機制通過四大密碼技術的有機融合,首次實現了真正去中心化的通用驗證層。:
Ring-VRF:描述它如何確保驗證委員會的隨機選擇不可預測。
TEE:硬體級隔離如何保證驗證過程不被竄改。
ZKP:如何保護驗證者隱私、防止事後報復。
MPC:抗共謀的多方協作簽名如何確保沒有單點失效。
AI 與 Web3 的融合是下一個大趨勢,但 AI 的可信問題被嚴重低估——DeepSafe 的 CRVA 機制天然支援多代理協作驗證 AI 意圖和行為,正在成為 AI 時代的信任層。
AI的只是DeepSafe的一個迫切所需的案例,ai-agent也是當前資訊增長最快的發起端,於web3而言跨鏈橋、預言機、多簽錢包、池子資訊的驗證都可以嵌入DeepSafe的驗證,最終將成為web3驗證層的基礎設施。