Brevis 正在与 Primus 和 Trendle 合作，将端到端的零知识验证引入 Monad 上的基于关注度的预测市场。此次合作结合了 Trendle 的关注焦点交易模型、Primus 的 zkTLS Web2 数据真实性证明，以及 Brevis 的 Pico zkVM 可验证计算。它们共同构建了一个市场，在这里每个关注指数的计算都经过密码学证明，从原始社交数据到链上结算。
预测市场遇上 AttentionFi
随着社交影响力变得可衡量和金融化，关注度已成为一种可交易的资产。平台已经证明，社交网络中的参与度可以被量化，而预测市场也展示了人群可以高效定价不确定的结果。Trendle 处于这些思想的交汇点，提供一个在 Monad 上的永久型预测市场，交易者可以直接对关注度本身进行投机。
在 Trendle 上，交易者可以对某一特定话题的关注度是否会上升或下降进行持仓。这通过一个关注指数（Attention Index）来衡量，该指数汇总了来自 X、Reddit 和 YouTube 的参与信号。诸如转发活动、Reddit 分数、观看次数和评论速度等指标经过归一化、加权和压缩，形成一个“关注美元”值。指数持续更新，允许交易者在他们认为关注度加速时做多，或在预期兴趣减退时做空，平台提供杠杆，资金费率设计也旨在防止过度集中。
虽然机制直观，但真正的挑战在于信任。当真实资本依赖于关注指数时，交易者必须确信基础数据和计算的准确性。
关注指数背后的信任问题
关注市场依赖于来自 Web2 平台的数据，这些数据在链上本身无法验证。传统的预言机系统要求用户信任数据未被篡改，计算过程诚实执行。即使有多个数据源，收集、汇总和发布指数的流程也可能成为单点故障，尤其是依赖中心化操作员时。
Trendle 使用多个平台已大大增加了操控成本，因为同时操控 X、Reddit 和 YouTube 的参与度既困难又昂贵。然而，仅仅保证数据真实性还不够。用户还需要确信，从数据输入到指数计算的整个过程未被篡改。
这正是零知识技术能够改变可能性的地方。
zkTLS 和 Pico zkVM 构建端到端可验证的流程
由 Brevis、Primus 和 Trendle 共同设计的架构，使整个关注指数流程都可被证明。Primus 通过 zkTLS 解决第一个难题，用于验证数据来源。当 Trendle 从社交平台获取参与指标时，Primus 证明者会见证加密的 TLS 会话，并生成零知识证明，证明数据确实来自 X、Reddit 或 YouTube。这些证明在不泄露敏感信息的情况下确认真实性，并与数据一同传递到下一阶段。
一旦输入数据被验证，Brevis 的 Pico zkVM 就会在零知识虚拟机中执行 Trendle 的关注指数算法。计算结果不仅产生指数值，还生成一个紧凑的证明，显示结果是基于已验证数据和已公布逻辑正确计算得出。这个证明可以高效地在链上验证，免去了对执行者的信任。
最终的指数及其证明被提交到 Trendle 在 Monad 上的智能合约中，验证通过后，指数被用来结算市场仓位。从社交数据采集到金融结算，每一步都由密码学保证。
可验证关注度对市场意味着什么
经过密码学验证的关注指数从根本上改变了基于关注的市场运作方式。交易者不再需要依赖声誉或信任假设，因为关于数据准确性或计算正确性的争议可以通过数学方式解决。这种保障水平也使关注指数成为一种可重复使用的原语，允许其他协议将其作为信任最小化的信号，用于 DeFi、治理或内容驱动的应用。
分层设计大大提高了操控成本。攻击者需要同时扭曲多个平台的参与度、破解 zkTLS 证明，并利用零知识计算中的漏洞，全部同时完成。与传统预言机模型相比，这为防止滥用提供了更强的防御。
Brevis 将 ZK 基础设施引入 Monad
此次合作也标志着 Brevis 扩展到 Monad，增加了其支持生态系统中的另一条高性能链。Monad 的并行执行模型非常适合像 Trendle 这样需要频繁更新和快速结算的应用。通过将 Pico zkVM 和 zkTLS 集成到 Monad，Brevis 旨在支持在网络上构建数据密集、可验证的应用程序的开发者。
展望未来
Brevis、Primus 和 Trendle 团队正积极推进全面集成。随着 AttentionFi 的不断发展，可验证性可能成为区分持久平台与易被操控、引发争议的平台的关键特性。这次合作为关注市场的未来设定了明确的技术方向，即用密码学证明取代信任。
