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❄️ 冬天冷一點，Gate 廣場暖你一點
在廣場連續發帖，就有機會獲得暖心聖誕禮盒 + 千U倉位體驗券！
📅 活動時間：2025/11/20 12:00 - 2025/11/27 24:00 UTC+8
📌 活動詳情：https://www.gate.com/campaigns/3297
🎅 參與方式
1. 在 Gate 廣場使用統一話題 #Gate广场圣诞送温暖 或 #GateChristmasGiveaway 發帖即可參與。
2. 內容類型不限，可分享行情心情、聖誕願望、投資心得、鼓勵貼、生活內容、meme 等。
3. 需至少發帖 3 天（可連續或間隔），形式不限（文本/圖文/視頻），鼓勵真實、有共鳴、有價值的原創內容。
🎁 聖誕暖心王（評選獎）
根據發帖天數、內容質量和互動表現綜合評選。
Top 1 獎勵聖誕禮盒 + $300 倉位體驗券，需至少發帖 7 天，平均每帖互動量≥5。
Top 2 獎勵聖誕禮盒 + $200 倉位體驗券，需至少發帖 7 天，平均互動量≥5。
Top 3 獎勵聖誕禮盒 + $100 倉位體驗券，需至少發帖 7 天，平均互動量≥5。
Top 4–10 獎勵聖誕禮盒 + $50 倉位體驗券，需至少發帖 5 天，平均互動量≥3。
評選參考：內容數量、真實度、共鳴感及互動表現（贊/評/轉）。
🍀 冬日幸 - 🚀 #Gate广场新手村第六期 ✖️ @discovery
💬 最大的敵人是自己的情緒。
分享你的交易旅程 | 討論策略 | 與 Gate Family 一起成長
⏰ 活動時間： 11月12日 18:00 – 11月19日 24:00（UTC+8）
參與方式：
1️⃣ 關注 Gate_Square + @discovery
2️⃣ 在 Gate廣場 發帖並帶上話題 #Gate廣場新手村第六期
3️⃣ 分享你的交易經歷、見解或成長故事
— 你的帖子越真誠、有啓發性，獲獎的機會越高！
🎁 獎勵
抽取 3 位幸運參與者 → Gate X RedBull 鴨舌帽 + $20 倉位體驗券
若無法寄送週邊獎品，將替換爲 $30 倉位體驗券。 - 📢 Gate 廣場話題發帖挑戰：#我對Gate廣場的建議分享
發帖瓜分 100 USDT獎勵！
Gate 廣場正在不斷優化中！你對 Gate 廣場有什麼功能建議、體驗反饋，或希望新增的玩法？分享你的使用心得，讓更多人發現 Gate 廣場的魅力！
💡 如何參與
1️⃣ 關注 Gate廣場_Official 帳號
2️⃣ 打開 Gate APP，點擊底部「廣場」進入頁面
3️⃣ 點擊右下角發帖按鈕，帶上 #我对Gate广场的建议分享 話題發布你的意見分享
✍️ 發帖示例
1️⃣ 你最常使用的功能是什麼？你的使用體驗如何？
2️⃣ 你認爲哪些功能還可以優化？你希望如何調整？
3️⃣ 你希望 Gate 廣場新增哪些功能或玩法？
🎁 獎勵
發帖質量最高的 10 位用戶
各獲得 10 USDT獎勵！
⏰ 活動截止：11 月 30 日 24:00（UTC+8）
⚠️ 僅限使用 #我对Gate广场的建议分享 話題參與
⚠️ 內容需原創、有深度，獨特見解更容易脫穎而出 - 🚀 Gate 廣場「Gate Fun 發幣挑戰賽」正式開啓！
廣場發幣、互動、賺獎勵，一起贏取手續費返佣、畢業獎勵及 $1,000U 激勵獎池！
立即報名參與 👉 https://www.gate.com/campaigns/3145
💡 參與攻略：
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請更新 App 至 7.27.0+ 版本或直接使用 Web 端發幣。
📦 豐厚獎勵一覽：
創作者畢業獎勵：50 GT
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📅 活動時間：2025/11/4 12:00 — 11/30 23:59（UTC+8）
活動詳情：https://www.gate.com/announcements/article/47971 - Gate 廣場「創作者認證激勵計劃」開啓：入駐廣場，瓜分每月 $10,000 創作獎勵！
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參與資格：
滿足以下任一條件即可報名👇
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✍️ 豐厚創作獎勵等你拿：
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專家稱ZKP技術是“新一代人工智能”的基礎 - ForkLog: 加密貨幣，人工智能，奇點，未來
零知識證明技術(ZKP)將成爲可靠人工智能和數字身份的新紀元的基礎，Billions Network的首席執行官埃文·麥克馬倫如此認爲。
它將爲個人和組織提供安全透明地與各種平台互動的機會。
問題的本質
隨着人工智能代理的普及，人們需要提供越來越多的生物識別數據，以確認他們不是機器人。
如果個人信息被公開，機器可能會利用這些信息。例如，假冒一個真實的人。這可能會幹擾旨在篩選“非活躍”用戶的系統。
出現了“軍備競賽”：檢查越仔細，數據泄露到網路的風險就越高。
不可接受的是對人類要求透明性，而對機器卻接受不透明性，麥克馬倫認爲。無論是機器人還是在線用戶，都需要更有效的身分驗證方式。
收集生物識別數據並形成集中式註冊冊並不是解決辦法，因爲這些數據庫不可避免地會引起網路犯罪分子的注意。
信任的缺失妨礙了進步
缺乏可靠的人工智能身分驗證機制造成了問題。只要AI代理可以冒充人類、操縱市場或進行未經授權的交易，企業就不急於廣泛採用自主系統。
麥克馬倫強調，經過再訓練後的LLM變得更加危險——與原始“基礎”神經網路相比，它們產生有害或不良回答的頻率提高了22倍。
破解，即通過越獄繞過內置安全系統，這樣定制的解決方案也更簡單。
如果服務無法理解誰在與其交互，那麼任何與AI的互動嘗試都成爲潛在的泄露或未經授權使用的風險。
合法的人工智能系統需要可驗證的憑證，以便參與正在形成的“代理-代理”經濟。如果交易機器人與另一個機器人進行操作，雙方都必須對其身分和問責系統有信心。
從人們的角度來看，情況也不完美。傳統的身分驗證系統常常導致大規模的數據泄露，允許專制監控，並爲公司帶來數十億的收入，出售個人信息而不給予所有者任何補償。
人們不想分享個人數據，但監管要求迫使他們這樣做。
解決方案
零知識證明可以成爲一個工具，通過它，人類和人工智能可以在沒有濫用風險的情況下驗證自己的資格。
ZKP允許主體在不披露原始數據的情況下驗證特定聲明。示例：
這項技術仍然是一個在監管灰色地帶的利基解決方案，且對廣大受衆而言鮮爲人知。此外，賺取個人數據的公司並不感興趣於集成ZKP。
然而，更靈活的身分識別市場參與者已經開始應用零知識技術，麥克馬倫指出。
後果
生成式人工智能每年可能爲全球經濟帶來數萬億美元，但由於與身分驗證相關的障礙，仍有相當一部分潛力未得到實現。
此外，這項技術能夠解決日益嚴重的深度僞造問題。每個內容片段都可以與經過驗證的創作者關聯，而無需透露其身分。
提醒一下，七月份中國推出了數字身份證。