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Numbers Protocol
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Open & decentralized network. Ensure provenance for all digital media created by humans & AI.|Community: http://t.me/numbersprotocol|Powered by $NUM
动态
Numbers Protocol
03-27
每天,媒体平台发布数千张图片,但几乎没有一张图片带有可验证的来源资讯。 问题不在于技术。 C2PA(内容到来源认证)已经存在,Capture SDK(采集SDK)也存在。问题在于流程整合。每一次调整大小、裁剪和格式转换都可能导致凭证遗失。 我们正在与媒体合作伙伴合作,以端到端的方式解决这个问题。他们的流程现在可以从采集到发布全程保留C2PA凭证。 但真正迫切的是:人工智慧代理正在进入媒体供应链。自动化产生、管理和分发。如果流程已经失去了人为来源讯息,那么它也将失去代理的身份资讯。 解决方案必须在基础设施层面进行。我们需要在每一次转换中都保留来源讯息,在每一次交接中都保持身份资讯。 这就是在代理时代实现「规模化来源认证」。您最希望看到哪个媒体平台采用这项技术? twitter.com/numbersprotocol/st...
CRE
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03-26
不仅仅是一个meme 它有DNA🧬 我一直在围绕meme的起源构建一些东西。 今天,我将分享公开演示版本: 模因DNA
Numbers Protocol
03-23
世界经济论坛刚将假资讯列为2026年全球面临的主要风险之一。这不仅是短期风险,而是未来十年将面临的风险。 它不仅本身就是一个问题,还会加剧其他所有问题,例如经济不稳定、社会两极化和气候应对等。当人们对什么是真事无法达成共识时,所有问题都会变得更加棘手。 人工智慧生成的内容每月都在变得更便宜、更逼真。假讯息混杂其中,而真实讯息却受到质疑。一切看起来都千篇一律。 我们一直在讨论如何辨识假讯息,但或许更重要的问题是:我们真的能够证明什么是真事吗? 来源应该是衡量标准。 twitter.com/numbersprotocol/st...
Numbers Protocol
03-20
你的时间线现在可能已经彻底乱套了。大家都在用人工智能把自己变成手办和Q版人物。你的同事变成了Funko Pop,你的妹妹变成了动漫人物,群聊也面目全非。 确实挺好玩的。不过你知道还有什么更有趣的吗?人工智能很快就要登陆Play Portal了。 阅读完整的每周总结了解更多信息 [链接]
CHIBI
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03-19
听说新的GTA明天就要发布了… 不,不是那个。 猜猜AI是谁,明天上线Play Portal。 一张AI生成的图像,一张真实照片。提交你最满意的组合,看看有没有人能看出差异。 30,000 NUM代币等你来拿。每张图片都会在链上产生收据。 实习生已经在挑选要提交的图片了。选对组合比听起来难多了。 收据即将发布。
GTA
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Numbers Protocol
03-17
感谢社区成员的留言。 大多数人看到溯源基础设施都会想到“媒体验证”。 @HakimLh973 看了之后心想:“如果我们能够追踪一个meme的整个演变过程会怎样呢?” 完整概念。包括源ID、内容哈希值、混音谱系树。没人要求过,他们就自己做了。 实习生看到了这一点,团队也看到了这一点。正是这种热情,使得开放式基础设施的建设具有价值。 twitter.com/numbersprotocol/st...
LGNS
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Numbers Protocol
03-16
参议院共和党人刚刚发布了一则候选人的深度伪造广告。一分钟的视频里,一个假人说着他从未说过的话。看起来完全逼真。而且从技术上讲,这是合法的。 实习生看了两遍都没看出来。这就是问题所在。 总之,周一快乐!以下是周一的“人肉搜索”内容! 一个新的社区建设者项目刚刚发布。我们一直在讨论与社区共同建设。现在终于有了可以实际应用的东西。更多详情即将公布,敬请关注。 看来人工智能又要卷土重来了!新的竞选活动。又有新的机会在时间线上出丑。你觉得自己能分辨真假吗?来证明一下吧。 本周我们将深入探讨 Capture SDK。内容如何在创建时获取收据。不是之后,也不是通过补丁,而是在源头上。 默认收据。这就是全部。 本周见。实习生会在这里。(实习生一直都在这里)
INTERN
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Numbers Protocol
03-15
网路目睹了一位真正的CEO吃了一个真正的汉堡,却仍然不相信它是真的。 麦当劳CEO轻轻咬了一小口招牌汉堡,称之为“产品”,结果整个互联网都说“不,这个人肯定没吃过自己公司的产品”。汉堡王在几个小时内就进行了反击。温蒂汉堡也加入了战局。 A&W甚至制作了一个完整的恶搞影片。一天之内,影片的触达量就达到了58亿。 一个真实的视频。一个真实的人。却没有人相信。而这只是一个汉堡的宣传片。 现在想想,你每天浏览的那些图片、视频和音频,你却完全不知道是谁制作的,是怎么制作的,甚至不知道它们是否真的是人制作的。 如果网路的「真实性雷达」对一个真实的影片都如此敏感,那么想像一下,如果没有任何来源证明,会发生什么事? twitter.com/numbersprotocol/st...
EAT
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03-14
近 90% 的安全专业人员在工作中使用未经批准的 AI 工具。 最清楚风险的人反而是那些承担风险的人。这并非因为他们鲁莽,而是因为已批准的技术堆叠无法跟上。 查询被传送到第三方模型,回应被贴到文件中,而公司的基础设施却对此一无所知。没有日志,没有访问记录,没有任何痕迹。 当合规部门询问「员工向这些模型输入了什么资料」时,却无从作答。并非因为有人隐瞒,而是因为根本没有系统来撷取这些资料。 政策无法弥补基础设施的不足。 @sofia_numbers 一直以来都强调:治理需要一个溯源层。在审计提出问题之前,就需要记录正在使用的工具以及它们所存取的内容。 更好的政策无法解决问题,更好的基础建设才能。 twitter.com/numbersprotocol/st...
LANDS
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Numbers Protocol
03-14
2025年,深度伪造诈欺导致美国企业帐户损失11亿美元,比前一年增长了三倍。 克隆语音授权电汇;合成视讯通话冒充财务长。一家公司仅因一次虚假视讯通话就损失了2500万美元,通话中萤幕上的每个人都是人工智慧生成的。 仅靠检测手段无法跟上。伪造技术的进步速度远远超过检测工具的开发速度。 这不仅是政府和企业的问题。大多数机构仍在努力应对。 目前缺少的是无需猜测即可提供的来源证明。 机器可读取的元资料;源头验证;带有自身收据的内容。 预设信任的时代已经结束。
LGNS
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