Cloudflare推出Precursor系统，通过持续行为分析区分人类与机器人流量，评估信任而非仅风险。该系统已处理2.06亿次事件，能捕捉会话中段的可疑行为及人机切换。同时发布Precursor Trace交互演示，并预告自适应智能检测引擎，无需手动升级即可应对新威胁。未来将提供AI迷宫、随机响应等高级缓解措施，帮助网站所有者管理代理流量。

本文综述大语言模型安全可信问题，涵盖自验证、自我纠正、TrustLLM信任评估、单位一致性数学推理、图方法增强推理及符号操作局限等研究，并探讨视觉领域大模型的人类误用、脆弱性、内在缺陷与可解释性四类可信挑战，旨在推动模型与人类期望对齐。