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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
動態
Numbers Protocol
03-27
每天,媒體平台發布數千張圖片,但幾乎沒有一張圖片帶有可驗證的來源資訊。 問題不在於技術。 C2PA(內容到來源認證)已經存在,Capture SDK(採集SDK)也存在。問題在於流程整合。每一次調整大小、裁剪和格式轉換都可能導致憑證遺失。 我們正在與媒體合作夥伴合作,以端到端的方式解決這個問題。他們的流程現在可以從採集到發布全程保留C2PA憑證。 但真正迫切的是:人工智慧代理正在進入媒體供應鏈。自動化產生、管理和分發。如果流程已經失去了人為來源訊息,那麼它也將失去代理的身份資訊。 解決方案必須在基礎設施層面進行。我們需要在每一次轉換中都保留來源訊息,在每一次交接中都保持身份資訊。 這就是在代理時代實現「規模化來源認證」。您最希望看到哪個媒體平台採用這項技術? twitter.com/numbersprotocol/st...
CRE
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Numbers Protocol
03-26
不僅僅是一個meme 它有DNA🧬 我一直在圍繞meme的起源構建一些東西。 今天,我將分享公開演示版本: 模因DNA
Numbers Protocol
03-23
世界經濟論壇剛將假資訊列為2026年全球面臨的主要風險之一。這不僅是短期風險,而是未來十年將面臨的風險。 它不僅本身就是一個問題,還會加劇其他所有問題,例如經濟不穩定、社會兩極化和氣候應對等。當人們對什麼是真事無法達成共識時,所有問題都會變得更加棘手。 人工智慧生成的內容每月都在變得更便宜、更逼真。假訊息混雜其中,而真實訊息卻受到質疑。一切看起來都千篇一律。 我們一直在討論如何辨識假訊息,但或許更重要的問題是:我們真的能夠證明什麼是真事嗎? 來源應該是衡量標準。 twitter.com/numbersprotocol/st...
Numbers Protocol
03-20
你的時間線現在可能已經徹底亂套了。大家都在用人工智能把自己變成手辦和Q版人物。你的同事變成了Funko Pop,你的妹妹變成了動漫人物,群聊也面目全非。 確實挺好玩的。不過你知道還有什麼更有趣的嗎?人工智能很快就要登陸Play Portal了。 閱讀完整的每週總結了解更多信息 [鏈接]
CHIBI
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Numbers Protocol
03-19
聽說新的GTA明天就要發布了… 不,不是那個。 猜猜AI是誰,明天上線Play Portal。 一張AI生成的圖像,一張真實照片。提交你最滿意的組合,看看有沒有人能看出差異。 30,000 NUM代幣等你來拿。每張圖片都會在鏈上產生收據。 實習生已經在挑選要提交的圖片了。選對組合比聽起來難多了。 收據即將發布。
GTA
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Numbers Protocol
03-17
感謝社區成員的留言。 大多數人看到溯源基礎設施都會想到“媒體驗證”。 @HakimLh973 看了之後心想:“如果我們能夠追蹤一個meme的整個演變過程會怎樣呢?” 完整概念。包括源ID、內容哈希值、混音譜系樹。沒人要求過,他們就自己做了。 實習生看到了這一點,團隊也看到了這一點。正是這種熱情,使得開放式基礎設施的建設具有價值。 twitter.com/numbersprotocol/st...
LGNS
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03-16
參議院共和黨人剛剛發佈了一則候選人的深度偽造廣告。一分鐘的視頻裡,一個假人說著他從未說過的話。看起來完全逼真。而且從技術上講,這是合法的。 實習生看了兩遍都沒看出來。這就是問題所在。 總之,週一快樂!以下是週一的“人肉搜索”內容! 一個新的社區建設者項目剛剛發佈。我們一直在討論與社區共同建設。現在終於有了可以實際應用的東西。更多詳情即將公佈,敬請關注。 看來人工智能又要捲土重來了!新的競選活動。又有新的機會在時間線上出醜。你覺得自己能分辨真假嗎?來證明一下吧。 本週我們將深入探討 Capture SDK。內容如何在創建時獲取收據。不是之後,也不是通過補丁,而是在源頭上。 默認收據。這就是全部。 本週見。實習生會在這裡。(實習生一直都在這裡)
INTERN
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Numbers Protocol
03-15
網路目睹了一位真正的CEO吃了一個真正的漢堡,卻仍然不相信它是真的。 麥當勞CEO輕輕咬了一小口招牌漢堡,稱之為“產品”,結果整個互聯網都說“不,這個人肯定沒吃過自己公司的產品”。漢堡王在幾個小時內就進行了反擊。溫蒂漢堡也加入了戰局。 A&W甚至製作了一個完整的惡搞影片。一天之內,影片的觸達量就達到了58億。 一個真實的視頻。一個真實的人。卻沒有人相信。而這只是一個漢堡的宣傳片。 現在想想,你每天瀏覽的那些圖片、視頻和音頻,你卻完全不知道是誰製作的,是怎麼製作的,甚至不知道它們是否真的是人製作的。 如果網路的「真實性雷達」對一個真實的影片都如此敏感,那麼想像一下,如果沒有任何來源證明,會發生什麼事? twitter.com/numbersprotocol/st...
EAT
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Numbers Protocol
03-14
近 90% 的安全專業人員在工作中使用未經批准的 AI 工具。 最清楚風險的人反而是那些承擔風險的人。這並非因為他們魯莽,而是因為已批准的技術堆疊無法跟上。 查詢被傳送到第三方模型,回應被貼到文件中,而公司的基礎設施卻對此一無所知。沒有日誌,沒有訪問記錄,沒有任何痕跡。 當合規部門詢問「員工向這些模型輸入了什麼資料」時,卻無從作答。並非因為有人隱瞞,而是因為根本沒有系統來擷取這些資料。 政策無法彌補基礎設施的不足。 @sofia_numbers 一直以來都強調:治理需要一個溯源層。在審計提出問題之前,就需要記錄正在使用的工具以及它們所存取的內容。 更好的政策無法解決問題,更好的基礎建設才能。 twitter.com/numbersprotocol/st...
LANDS
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03-14
2025年,深度偽造詐欺導緻美國企業帳戶損失11億美元,比前一年增長了三倍。 克隆語音授權電匯;合成視訊通話冒充財務長。一家公司僅因一次虛假視訊通話就損失了2500萬美元,通話中螢幕上的每個人都是人工智慧生成的。 僅靠檢測手段無法跟上。偽造技術的進步速度遠遠超過檢測工具的開發速度。 這不僅是政府和企業的問題。大多數機構仍在努力應對。 目前缺少的是無需猜測即可提供的來源證明。 機器可讀取的元資料;源頭驗證;帶有自身收據的內容。 預設信任的時代已經結束。
LGNS
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