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　　1.Token 数量验证 (Token Quantity Verification)： 如图 5-(a)所示，这一模块巧妙地运用了密码学中的默克尔树 (Merkle Tree) 技术。COLS 需将其所有隐藏 tokens 的「指纹」（即嵌入向量，embedding）作为叶子节点，构建一棵哈希树，并向审计方（可以是用户或独立的第三方平台）提供最终的哈希根（Merkle Root）。在审计时，审计方仅需请求并验证极少数随机抽取的 token “指纹” 及其在哈希树中的路径（Merkle Proof），便能高效地核实 token 总数是否与声明一致，而无需访问所有 token 的原始内容。

　　2. 语义有效性验证 (Semantic Validity Verification)： 仅验证数量的准确性尚不足以完全打消用户的疑虑，因为理论上 COLS 仍可能产生大量与任务目标关联较弱的「无效」token 来冒充隐藏 token。如图 5-(b)所示，CoIn 设计了轻量级的「Matching Head」来分析被抽查的隐藏 token（的指纹）与最终答案之间的语义连贯性和逻辑相关性，并给出一个相关性评分。如果评分显著偏低，则可能表明这些隐藏 token 对最终结果的贡献有限。这一机制旨在确保用户支付的费用，对应的是真正服务于任务目标的有效推理过程。

　　高效识别 token 数量膨胀：图 6展示了 CoIn 在不同模拟场景下的检测成功率（Detection Success Rate, DSR），可以看到，随着膨胀率（Inflation Rate = 伪造的 token 数 / 真实 token 数）的增加，CoIn 的识别能力也相应增强。在高膨胀率的场景下（即 COLS 伪造的 token 占比超过 50%），即使面对经过特殊设计、语义上与原始内容相似的「自适应 token 膨胀」场景，在仅暴露极少量信息的情况下，CoIn 的平均 DSR 也能达到 94.7%。而对于 COLS 仅仅虚报 10% tokens 的场景中，CoIn 也有约 40% 的平均 DSR。可定制性：图 6中的红线和蓝线分别代表两种类型的 Verifier，一种基于神经网络，一种基于规则。前者对于恶意样本具有很高的 DSR，但是对正常样本的误判率也比较高。而后者则可以由 COLS 和用户协商后设置参数，在减少对正常样本的误判和高效检测数量膨胀之间达到平衡。极低的审计开销： 整个审计过程对用户和服务商而言开销较低。在验证过程中，审计方仅需访问不到 4% 的隐藏 token 信息（指纹），便能完成高精度的验证。如图 7所示，默克尔树的构建在单核 CPU 上只需要一秒左右，对于拥有强大计算资源的 COLS 而言，其额外开销几乎可以忽略不计。