🎯 情报来源：机器之心
马里兰大学CASE Lab的研究团队针对大型语言模型（LLM）服务中隐藏操作的透明性问题，提出了一种名为CoIn的审计框架。该框架旨在解决商业不透明大模型服务（COLS）中的“token数量膨胀”问题，同时保护服务商的知识产权。实验表明，CoIn在高膨胀率场景下的检测成功率可达94.7%，且审计开销极低。
核心要点：
- 研究定义了两种主要风险：数量膨胀和质量降级，分别涉及虚增计费和服务质量降低。
- CoIn框架通过默克尔树技术实现Token数量验证，仅需访问不到4%的隐藏信息即可完成高精度审计。
- 实验结果显示，CoIn在高膨胀率场景下的检测成功率达94.7%，并支持定制化Verifier以平衡误判率与检测效率。
📌 情报分析
技术价值：极高
CoIn框架首次系统性解决了大模型服务中隐藏操作的审计难题，其基于默克尔树的验证方法在保护知识产权的同时实现了高效、低开销的透明性审计。
商业价值：高
框架为服务商和用户之间建立了信任桥梁，有助于推动行业标准化审计机制的形成，减少因信息不对称导致的用户流失或法律纠纷。
趋势预测：
未来6个月内，预计更多大模型服务提供商将探索类似的技术方案以提高透明度。学界可能进一步优化审计协议，而第三方认证标准的建立将成为重要方向。