Brevis 正在與 Primus 和 Trendle 合作，將端到端的零知識驗證引入 Monad 上的基於注意力的預測市場。此次合作結合了 Trendle 的專注於注意力的交易模型、Primus 的 zkTLS Web2 數據真實性驗證，以及 Brevis 的 Pico zkVM 可驗證計算。它們共同打造一個市場，從原始社交數據到鏈上結算，每一個注意力指數的計算都具有加密證明。
預測市場遇上 AttentionFi
隨著社會共識變得可衡量和金融化，注意力已成為一種可交易的資產。平台已經證明，社交網絡上的參與度可以量化，而預測市場則展示了群眾能有效定價不確定的結果。Trendle 位於這些想法的交匯點，提供一個在 Monad 上的永久預測市場，交易者可以直接對注意力本身進行投機。
在 Trendle 上，交易者可以對某一特定話題的注意力是否會上升或下降進行持倉。這是通過一個匯總來自 X、Reddit 和 YouTube 的參與信號的注意力指數來衡量的。像轉發活動、Reddit 評分、觀看次數和評論速度等指標會被正規化、加權並壓縮成一個“注意力美元”值。該指數持續更新，讓交易者可以在他們認為注意力加速時做多，或預期興趣減退時做空，並提供槓桿和資金費率來防止過度集中。
雖然機制直觀，但真正的挑戰在於信任。當真實資本依賴於一個注意力指數時，交易者必須相信底層數據和計算的準確性。
注意力指數背後的信任問題
注意力市場依賴來自 Web2 平台的數據，而這些數據在鏈上本身無法驗證。傳統的預言機系統要求用戶信任數據未被篡改，且計算過程誠實。即使有多個數據源，收集、匯總和發布指數的流程也可能成為失敗點，尤其是依賴中心化運營者時。
Trendle 使用多個平台已經提高了操控成本，因為同時操控 X、Reddit 和 YouTube 的參與度既困難又昂貴。但僅僅確保數據真實性還不夠，用戶還需要確保從數據輸入到指數計算的整個過程未被篡改。
這正是零知識技術能夠改變可能性的地方。
zkTLS 和 Pico zkVM 創建端到端可驗證的流程
由 Brevis、Primus 和 Trendle 設計的聯合架構，使整個注意力指數流程都可被證明。Primus 通過 zkTLS 來驗證數據來源，解決了第一個挑戰。當 Trendle 從社交平台獲取參與度指標時，Primus 的驗證者會見證加密的 TLS 會話，並生成零知識證明，證明數據確實來自 X、Reddit 或 YouTube。這些證明在不揭露敏感信息的情況下確認了真實性，並與數據一同傳遞到下一階段。
在驗證輸入數據後，Brevis 的 Pico zkVM 在零知識虛擬機中執行 Trendle 的注意力指數算法。計算結果同時產生指數值和一個緊湊的證明，證明結果是根據已驗證的數據和已發布的邏輯正確計算出來的。這個證明可以高效地在鏈上驗證，免除對計算操作者的信任。
最終，指數及其證明被提交到 Trendle 在 Monad 上的智能合約中，證明會在指數用於結算市場倉位前進行驗證。從社交數據收集到金融結算，每一步都由密碼學保證。
可驗證注意力對市場的意義
經過密碼學驗證的注意力指數，從根本上改變了基於注意力的市場運作方式。交易者不再需要依賴聲譽或信任假設，因為數據準確性或計算正確性的爭議可以用數學來解決。這種保障水平也使得注意力指數成為一個可重用的原語，允許其他協議將其作為一種信任最小化的信號，用於 DeFi、治理或內容驅動的應用。
層級設計大幅提高了操控成本。攻擊者需要同時篡改多個平台的參與度、破解 zkTLS 驗證，並利用零知識計算中的漏洞，這一切都必須同時完成。與傳統預言機模型相比，這為防止濫用提供了更為堅固的防禦。
Brevis 將 ZK 基礎設施引入 Monad
此次合作也標誌著 Brevis 擴展到 Monad，增加了另一個高性能鏈，豐富了其支持的生態系統。Monad 的並行執行模型非常適合像 Trendle 這樣需要頻繁更新和快速結算的應用。通過將 Pico zkVM 和 zkTLS 集成到 Monad，Brevis 旨在支持在該網絡上構建數據密集、可驗證的應用。
展望未來
Brevis、Primus 和 Trendle 團隊正積極推進全面整合。隨著 AttentionFi 的持續發展，可驗證性很可能成為區分持久平台與易受操控和爭議的平台的關鍵特徵。這次合作為未來注意力市場的技術方向設定了明確的路徑，信任將被密碼學證明所取代。
