模型替换在LLM API中是一个有文献记载的问题。 研究："你得到的东西值得吗？审计LLM API中的模型替换" 发现：提供商有经济激励默默地将昂贵的模型替换为便宜的模型。用户无法验证实际运行的是什么。 Brave刚刚通过可加密验证的AI解决了这个问题。 实施方案：@brave Leo现在使用@near_ai @nvidia可信执行环境来确保可证明的隐私和模型透明度。这是硬件强制的加密保证。 架构： 支持TEE的Nvidia GPU创建硬件隔离的安全区，在推理过程中对数据和代码进行全面加密。 加密证明报告包含模型哈希和执行代码哈希。 远程证明验证运行未修改的开源代码的真正Nvidia TEE。 保证： - 保密性：即使是完全被攻陷的操作系统也无法访问TEE内存（硬件隔离） - 完整性：对执行的确切模型和代码的加密证明 - 可验证性：从代码到硬件证明的开源链 验证链： 用户选择模型 → @brave验证@near_ai的加密证明 → 确认@nvidia TEE硬件 → 证明DeepSeek V3.1运行未修改 → 显示绿色✅徽章 这消除了三个关键问题： (1) 隐私洗涤：数学胜过营销。加密证明取代隐私政策。 (2) 模型替换：硬件强制证明你得到了你选择/支付的模型。 (3) 信任要求：硬件保证取代法律协议。 与苹果私有云计算的比较： 类似的TEE方法，不同的哲学：...