证据链补全：持续扩散每日大赛AI争议来了，真正的关键点在这（看完再说） 最近“持续扩散每日大赛”里围绕证据链补全的争议越闹越大，评论区刀光剑影，但深挖下来，真正决定事情走向的并不是吵得最凶的那几条声量，而是三类更基础的问题：可追溯性、判定标准和激励机制。下面把争议的关键点拆开来说清楚，便于主办方、参赛者和观察者冷静判断并参与改进。 一、什么是“证据链补全”争议？ 简言之，争议源于当一个生成结果（图片、文本或模型行为）被质疑含有抄袭、数据泄露或不当训练来源时，如何把“疑点”沿时间和技术路径逐步串联成一条可靠的证据链。能否把“谁在什么时候用哪些数据训练/生成、通过何种步骤得到最终结果”这类信息展示或还原，直接决定了责权如何划分、...