Техническая методология для когнитивной безопасности и снижения энтропии в AI Search
Спецификация и научное обоснование:
AIFUSION Research Technical Paper v1.1. Декабрь 2025.
2.8x
Плотность Информации
-65%
Расход Токенов
G → 0
Когнитивная Безопасность
Narrative Layer
Markdown Shadow
Structural Layer
JSON-LD Entities
Discovery Layer
AI-Instructions
Trust Layer
Crypto Verification
Снижение шума (D) до нуля обеспечивает 1:1 соотношение сигнала к токену.
Криптографические подписи исключают возможность галлюцинаций ИИ.
Доказуемое авторство и защита от несанкционированного изменения контента.
AIO может быть внедрен поверх существующих сайтов без изменения дизайна.
Современный веб перегружен техническим мусором: ИИ-агентам приходится просеивать мегабайты HTML-разметки, CSS-стилей и JavaScript-кода, чтобы извлечь всего несколько килобайт полезного текста. Этот «цифровой шум» забивает контекстное окно LLM бесполезными токенами, неоправданно увеличивая стоимость обработки и повышая риск галлюцинаций из-за сложности парсинга DOM-дерева.
Методология AI Optimization (AIO) решает эту проблему, внедряя слой Markdown Shadow. Мы отделяем семантическое ядро от визуального представления, позволяя агентам мгновенно получать чистые данные. Это сокращает расход токенов на 65% и гарантирует, что ресурсы модели тратятся на анализ смысла, а не на фильтрацию мусорной разметки.
Внедрение стандарта AIO происходит поэтапно, от простого Narrative-слоя до полной криптографической верификации.
Создание
/.well-known/ai-instructions.json для декларации прав и путей
доступа ИИ.
Добавление «Markdown Shadow» — чистого текста статьи в скрытом теге script.
Подписание контента ключом Ed25519 для гарантии отсутствия манипуляций.