Teknologi Blockchain dan pembelajaran mesin, sebagai dua bidang yang telah menarik banyak perhatian, memimpin kemajuan teknologi dengan karakteristik terdesentralisasi dan kemampuan berbasis data masing-masing. ZK (Zero-Knowledge, selanjutnya disebut ZK) dalam teknologi blockchain adalah sebuah konsep dalam kriptografi, yang mengacu pada bukti atau proses interaktif di mana pembukti dapat membuktikan kebenaran suatu pernyataan kepada pemverifikasi tanpa mengungkapkan informasi spesifik apa pun tentang hal ini. penyataan. ML (Machine Learning, Pembelajaran Mesin, selanjutnya disebut ML) adalah cabang dari AI. Pembelajaran mesin belajar dari data masukan, meringkasnya untuk membentuk model, dan membuat prediksi dan keputusan.
Dalam konteks ini, ZKML (Zero-Knowledge Machine Learning) yang menggabungkan keduanya belakangan ini berkembang pesat. ZKML menggabungkan perlindungan privasi dan kemampuan verifikasi bukti tanpa pengetahuan dengan pemrosesan data dan kemampuan pengambilan keputusan pembelajaran mesin, menghadirkan peluang dan kemungkinan baru untuk aplikasi blockchain. ZKML memberi kami solusi untuk melindungi privasi data secara bersamaan, memverifikasi akurasi model, dan meningkatkan efisiensi komputasi.
Artikel ini akan memperkenalkan ZKML secara mendalam, memahami prinsip teknis dan skenario aplikasinya, menjelajahi bidang lintas yang menarik ini dengan pengembang, dan mengungkapkan bagaimana ZKML dapat membangun masa depan digital dengan privasi, keamanan, dan efisiensi yang lebih lengkap!
ZKML: Kombinasi pembuktian tanpa pengetahuan dan pembelajaran mesin
Ada dua alasan mengapa bukti tanpa pengetahuan dan pembelajaran mesin dapat digabungkan di blockchain:
Di satu sisi, teknologi tanpa pengetahuan ZK tidak hanya berharap untuk mewujudkan verifikasi transaksi on-chain yang efisien, tetapi pengembang ZK juga berharap ZK dapat digunakan di bidang ekologi yang lebih luas.Dukungan AI yang kuat dari ML telah menjadi tiang untuk ZK aplikasi ekspansi ekologi. Penolong yang baik.
Di sisi lain, seluruh proses dari pengembangan hingga penggunaan model ML dihadapkan pada masalah trust proof. ZK dapat membantu ML mewujudkan pembuktian validitas tanpa membocorkan data dan informasi, serta memecahkan dilema kepercayaan ML. Kombinasi ZKML berarti keduanya mengambil apa yang mereka butuhkan dan pergi ke dua arah, dan juga akan menambah momentum pada ekologi blockchain.
Kebutuhan dan kemampuan pengembangan ZK dan ML saling melengkapi
ML memiliki banyak masalah kepercayaan yang harus dipecahkan, dan keakuratan, integritas, serta privasi alur kerja individu perlu dibuktikan. ZK dapat secara efektif memverifikasi apakah segala jenis komputasi berjalan dengan benar di bawah premis untuk memastikan privasi, yang memecahkan masalah bukti kepercayaan yang sudah lama ada dalam pembelajaran mesin. Integritas model adalah masalah bukti kepercayaan yang penting dalam proses pelatihan ML, tetapi perlindungan privasi data dan informasi yang dilatih dan digunakan model ML juga sama pentingnya. Hal ini mempersulit pelatihan ML untuk lulus audit pihak ketiga dan badan pengatur untuk menyelesaikan bukti kepercayaan, dan ZK terdesentralisasi dengan atribut tanpa pengetahuan adalah jalur bukti kepercayaan yang sangat kompatibel dengan ML.
"AI meningkatkan produktivitas, blockchain mengoptimalkan hubungan produksi", ML menyuntikkan momentum inovasi dan kualitas layanan yang lebih tinggi ke dalam jalur ZK, ZK memberikan verifikasi dan perlindungan privasi untuk ML, dan ZKML dan ZKML saling melengkapi dalam lingkungan blockchain.
Keunggulan teknis ZKML
Keunggulan teknis utama ZKML mewujudkan kombinasi integritas komputasi, perlindungan privasi, dan optimisasi heuristik. Dari perspektif privasi, keunggulan ZKML adalah:
Mencapai verifikasi transparan
Bukti tanpa pengetahuan (ZK) dapat mengevaluasi kinerja model tanpa mengungkap detail internal model, memungkinkan proses evaluasi yang transparan dan tanpa kepercayaan.
Jaminan Privasi Data
ZK dapat digunakan untuk memverifikasi data publik menggunakan model publik atau memverifikasi data pribadi menggunakan model pribadi, sehingga memastikan privasi dan sensitivitas data.
ZK sendiri memastikan kebenaran pernyataan tertentu di bawah premis untuk memastikan privasi melalui protokol kriptografi, yang memecahkan cacat pembelajaran mesin bukti kebenaran komputasi dalam perlindungan privasi dan pembelajaran mesin enkripsi homomorfik dalam perlindungan privasi . Menggabungkan ZK ke dalam proses ML menciptakan platform yang aman dan menjaga privasi yang mengatasi kekurangan pembelajaran mesin tradisional. Hal ini tidak hanya mendorong perusahaan privasi untuk mengadopsi teknik pembelajaran mesin, pengembang Web2 juga lebih termotivasi untuk mengeksplorasi potensi teknologi Web3.
ZK Memberdayakan ML: Menyediakan infrastruktur on-chain
Belenggu daya komputasi pada rantai ML dan ZK-SNARK
Alasan mengapa ML, yang off-chain relatif matang, baru saja memasuki rantai karena biaya daya komputasi blockchain terlalu tinggi. Banyak proyek pembelajaran mesin tidak dapat langsung berjalan di lingkungan blockchain yang diwakili oleh EVM karena keterbatasan daya komputasi. Pada saat yang sama, meskipun verifikasi validitas ZK lebih efisien daripada perhitungan ganda, keuntungan ini terbatas pada pemrosesan data transaksi yang berasal dari blockchain. Ketika operasi dan interaksi kriptografi ZK yang sudah kompleks menghadapi sejumlah besar operasi ML, masalah TPS yang rendah dari blockchain terungkap, dan masalah daya komputasi yang rendah dari blockchain telah menjadi belenggu terbesar yang menghalangi rantai ML.
Munculnya ZK-SNARK meringankan masalah kebutuhan daya komputasi ML yang tinggi. ZK-SNARKs adalah konstruksi kriptografi bukti tanpa pengetahuan, dan nama lengkapnya adalah "Argumen Pengetahuan Non-Interaktif Singkat Tanpa Pengetahuan". Ini adalah teknik yang didasarkan pada kriptografi kurva eliptik dan enkripsi homomorfik untuk bukti tanpa pengetahuan yang efisien. ZK-SNARK dicirikan oleh kekompakan yang tinggi. Dengan menggunakan ZK-SNARKs, pembukti dapat menghasilkan bukti yang singkat dan padat, dan pemverifikasi hanya perlu melakukan sedikit perhitungan untuk memverifikasi validitas bukti tanpa harus berkomunikasi dengan pepatah berkali-kali berinteraksi. Sifat yang hanya membutuhkan satu interaksi antara pembukti dan pemverifikasi membuat ZK-SNARK efisien dan praktis dalam aplikasi praktis, dan lebih cocok untuk kebutuhan daya komputasi ML pada rantai. Saat ini, ZK-SNARK adalah bentuk utama ZK di ZKML.
Persyaratan infrastruktur on-chain ML dan proyek terkait
Pemberdayaan ZK ke ML terutama tercermin dalam bukti tanpa pengetahuan dari seluruh proses ML, yang merupakan interaksi antara ML dan fungsi pada rantai. Dua masalah utama yang perlu dipecahkan dalam interaksi ini adalah menghubungkan bentuk data dari keduanya dan menyediakan daya komputasi untuk proses pembuktian ZK.
** Akselerasi perangkat keras ZK: ** Bukti ZK ML lebih rumit, yang membutuhkan daya komputasi on-chain berbantuan perangkat keras untuk mempercepat perhitungan bukti. Proyek-proyek tersebut meliputi: Cysic, Ulvetanna, Ingonyama, Supranational, Accseal.
**Pemrosesan data ML pada rantai: **Memproses data pada rantai menjadi bentuk data yang dapat masuk ke pelatihan ML, dan membantu keluaran ML agar lebih mudah diakses dari rantai. Proyek-proyek tersebut meliputi: Axiom, Herodotus, LAGRANGE, Hyper Oracle.
**Sirkuitisasi perhitungan ML: **Mode kalkulasi ML berbeda dari bukti sirkuitisasi on-chain ZK, dan on-chain ML harus mengubah mode kalkulasinya menjadi bentuk sirkuit yang dapat diproses oleh blockchain ZK. Proyek-proyek tersebut meliputi: Modulus Labs, Jason Morton, Giza.
Bukti ZK dari **hasil ML: **Masalah bukti kepercayaan ML perlu diselesaikan oleh ZK pada rantai. Aplikasi berbasis ZK-SNARKs yang dibangun di atas Risc Zero atau Nil Foundation dapat mewujudkan bukti keaslian model tersebut. Proyek-proyek tersebut meliputi: RISC Zero, Axiom, Herodotus, Delphinus Lab, Hyper Oracle, Poseidon ZKP, IronMill.
ML Memberdayakan ZK: Memperkaya Skenario Aplikasi Web3
ZK memecahkan masalah bukti kepercayaan ML dan memberi ML peluang untuk dirantai. Banyak bidang Web3 sangat membutuhkan produktivitas atau dukungan keputusan AI ML. ZKML memungkinkan aplikasi on-chain untuk mewujudkan pemberdayaan AI dengan alasan memastikan desentralisasi dan efektivitas.
DeFi
ZKML dapat membantu DeFi menjadi lebih otomatis, salah satunya adalah otomatisasi pembaruan parameter protokol pada rantai; yang lainnya adalah otomatisasi strategi perdagangan.
Modulus Labs meluncurkan RockyBot, bot perdagangan AI on-chain pertama yang sepenuhnya terhubung.
TELAH MELAKUKAN
ZKML dapat membantu pembangunan DID identitas terdesentralisasi Web3. Sebelumnya, mode manajemen identitas seperti kunci pribadi dan mnemonik membuat pengalaman pengguna Web3 menjadi buruk. Konstruksi DID yang sebenarnya dapat diselesaikan melalui ZKML untuk mengidentifikasi informasi biologis subjek Web3. Pada saat yang sama, ZKML dapat menjamin keamanan privasi informasi biologis pengguna .
Worldcoin menerapkan ZKML untuk verifikasi DID tanpa pengetahuan berdasarkan pemindaian iris.
permainan
ZKML dapat membantu game Web3 untuk mencapai on-chain berfitur lengkap. ML dapat menghadirkan otomatisasi yang berbeda ke interaksi game dan meningkatkan kesenangan game; sementara ZK dapat membuat keputusan interaksi ML secara on-chain.
Modulus Labs meluncurkan game catur bertenaga ZKML @VsLeela;
AI ARENA menggunakan ZKML untuk mewujudkan interaktivitas tinggi game NFT di jaringan.
Perawatan Kesehatan dan Nasihat Hukum
Layanan kesehatan dan konsultasi hukum adalah area dengan privasi tinggi dan membutuhkan akumulasi kasus dalam jumlah besar. ZKML dapat membantu pengguna membuat keputusan dan memastikan privasi pengguna tidak bocor.
Tantangan ZKML
ZKML saat ini sedang berkembang pesat, tetapi karena ini bukan asli blockchain dan membutuhkan banyak daya komputasi, ZKML terutama akan menghadapi dua tantangan berikut di masa mendatang:
Masalah distorsi parameter dalam proses kuantisasi dan pengunggahan data ML:
*Sebagian besar ML menggunakan angka floating-point untuk mewakili parameter model, sedangkan sirkuit ZK perlu menggunakan angka fixed-point. Dalam proses konversi tipe digital, presisi parameter ML akan berkurang, yang akan menyebabkan distorsi hasil keluaran ML sampai batas tertentu.
Persyaratan daya komputasi yang tinggi dari bukti ZK model besarnya:
Saat ini, kekuatan komputasi blockchain tidak dapat mengatasi ZKML skala besar dan perhitungan tinggi pada rantai ZK-SNARK populer saat ini hanya mendukung bukti nol pengetahuan ML skala kecil dan skala kecil. Batasan daya komputasi adalah faktor kunci yang mempengaruhi pengembangan aplikasi blockchain ZKML.
Tahap pembuktian pembangkit ZK memiliki kompleksitas komputasi yang tinggi dan membutuhkan banyak sumber daya komputasi. Karena tingginya korelasi antara data yang diakses dan diproses dalam tahap pembuktian ZK, sulit untuk mendistribusikan proses ini dan tidak dapat "diparalelkan". Mendistribusikan proses ini dapat menimbulkan kerumitan tambahan dan bahkan menurunkan kinerja secara keseluruhan. Saat ini, untuk mengatasi masalah efisiensi komputasi ZK, arah penelitian utama lebih pada optimasi algoritma dan akselerasi perangkat keras.
Kesimpulan
ZKML adalah gerakan dua arah antara bukti tanpa pengetahuan dan pembelajaran mesin. Teknologi blockchain yang baru dikembangkan ZK membantu ML memecahkan masalah bukti kepercayaan dan menyediakan lingkungan on-chain untuk ML; ML teknologi AI yang matang membantu ZK mewujudkan ekologi Web3 ekspansi dan inovasi aplikasi.
Pengembangan ZKML menghadapi beberapa tantangan, seperti masalah distorsi parameter dan kebutuhan daya komputasi yang tinggi untuk model besar, namun masalah tersebut dapat diselesaikan melalui inovasi teknologi dan akselerasi perangkat keras. Dengan kemunculan dan pengembangan berkelanjutan dari proyek ZKML, kami memperkirakan bahwa ini akan membawa lebih banyak inovasi dan nilai ke ekosistem Web3 di bidang-bidang seperti DeFi, DID, game, dan perawatan kesehatan.
Di masa mendatang, ZKML diharapkan menjadi kunci untuk benar-benar membuka integrasi silang Web3 + AI, memberikan dukungan kuat untuk membangun keamanan lebih lanjut, perlindungan privasi, dan aplikasi blockchain yang efisien. Dengan menggabungkan pengetahuan nol ZK dan kemampuan pemrosesan data ML, kami pasti akan dapat menciptakan dunia digital yang lebih terbuka, cerdas, dan tepercaya!
Lihat Asli
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
Sekilas tentang keuntungan dan tantangan ZKML pembelajaran mesin tanpa pengetahuan
Teknologi Blockchain dan pembelajaran mesin, sebagai dua bidang yang telah menarik banyak perhatian, memimpin kemajuan teknologi dengan karakteristik terdesentralisasi dan kemampuan berbasis data masing-masing. ZK (Zero-Knowledge, selanjutnya disebut ZK) dalam teknologi blockchain adalah sebuah konsep dalam kriptografi, yang mengacu pada bukti atau proses interaktif di mana pembukti dapat membuktikan kebenaran suatu pernyataan kepada pemverifikasi tanpa mengungkapkan informasi spesifik apa pun tentang hal ini. penyataan. ML (Machine Learning, Pembelajaran Mesin, selanjutnya disebut ML) adalah cabang dari AI. Pembelajaran mesin belajar dari data masukan, meringkasnya untuk membentuk model, dan membuat prediksi dan keputusan.
Dalam konteks ini, ZKML (Zero-Knowledge Machine Learning) yang menggabungkan keduanya belakangan ini berkembang pesat. ZKML menggabungkan perlindungan privasi dan kemampuan verifikasi bukti tanpa pengetahuan dengan pemrosesan data dan kemampuan pengambilan keputusan pembelajaran mesin, menghadirkan peluang dan kemungkinan baru untuk aplikasi blockchain. ZKML memberi kami solusi untuk melindungi privasi data secara bersamaan, memverifikasi akurasi model, dan meningkatkan efisiensi komputasi.
Artikel ini akan memperkenalkan ZKML secara mendalam, memahami prinsip teknis dan skenario aplikasinya, menjelajahi bidang lintas yang menarik ini dengan pengembang, dan mengungkapkan bagaimana ZKML dapat membangun masa depan digital dengan privasi, keamanan, dan efisiensi yang lebih lengkap!
ZKML: Kombinasi pembuktian tanpa pengetahuan dan pembelajaran mesin
Ada dua alasan mengapa bukti tanpa pengetahuan dan pembelajaran mesin dapat digabungkan di blockchain:
Di satu sisi, teknologi tanpa pengetahuan ZK tidak hanya berharap untuk mewujudkan verifikasi transaksi on-chain yang efisien, tetapi pengembang ZK juga berharap ZK dapat digunakan di bidang ekologi yang lebih luas.Dukungan AI yang kuat dari ML telah menjadi tiang untuk ZK aplikasi ekspansi ekologi. Penolong yang baik.
Di sisi lain, seluruh proses dari pengembangan hingga penggunaan model ML dihadapkan pada masalah trust proof. ZK dapat membantu ML mewujudkan pembuktian validitas tanpa membocorkan data dan informasi, serta memecahkan dilema kepercayaan ML. Kombinasi ZKML berarti keduanya mengambil apa yang mereka butuhkan dan pergi ke dua arah, dan juga akan menambah momentum pada ekologi blockchain.
Kebutuhan dan kemampuan pengembangan ZK dan ML saling melengkapi
ML memiliki banyak masalah kepercayaan yang harus dipecahkan, dan keakuratan, integritas, serta privasi alur kerja individu perlu dibuktikan. ZK dapat secara efektif memverifikasi apakah segala jenis komputasi berjalan dengan benar di bawah premis untuk memastikan privasi, yang memecahkan masalah bukti kepercayaan yang sudah lama ada dalam pembelajaran mesin. Integritas model adalah masalah bukti kepercayaan yang penting dalam proses pelatihan ML, tetapi perlindungan privasi data dan informasi yang dilatih dan digunakan model ML juga sama pentingnya. Hal ini mempersulit pelatihan ML untuk lulus audit pihak ketiga dan badan pengatur untuk menyelesaikan bukti kepercayaan, dan ZK terdesentralisasi dengan atribut tanpa pengetahuan adalah jalur bukti kepercayaan yang sangat kompatibel dengan ML.
"AI meningkatkan produktivitas, blockchain mengoptimalkan hubungan produksi", ML menyuntikkan momentum inovasi dan kualitas layanan yang lebih tinggi ke dalam jalur ZK, ZK memberikan verifikasi dan perlindungan privasi untuk ML, dan ZKML dan ZKML saling melengkapi dalam lingkungan blockchain.
Keunggulan teknis ZKML
Keunggulan teknis utama ZKML mewujudkan kombinasi integritas komputasi, perlindungan privasi, dan optimisasi heuristik. Dari perspektif privasi, keunggulan ZKML adalah:
Mencapai verifikasi transparan
Bukti tanpa pengetahuan (ZK) dapat mengevaluasi kinerja model tanpa mengungkap detail internal model, memungkinkan proses evaluasi yang transparan dan tanpa kepercayaan.
Jaminan Privasi Data
ZK dapat digunakan untuk memverifikasi data publik menggunakan model publik atau memverifikasi data pribadi menggunakan model pribadi, sehingga memastikan privasi dan sensitivitas data.
ZK sendiri memastikan kebenaran pernyataan tertentu di bawah premis untuk memastikan privasi melalui protokol kriptografi, yang memecahkan cacat pembelajaran mesin bukti kebenaran komputasi dalam perlindungan privasi dan pembelajaran mesin enkripsi homomorfik dalam perlindungan privasi . Menggabungkan ZK ke dalam proses ML menciptakan platform yang aman dan menjaga privasi yang mengatasi kekurangan pembelajaran mesin tradisional. Hal ini tidak hanya mendorong perusahaan privasi untuk mengadopsi teknik pembelajaran mesin, pengembang Web2 juga lebih termotivasi untuk mengeksplorasi potensi teknologi Web3.
ZK Memberdayakan ML: Menyediakan infrastruktur on-chain
Alasan mengapa ML, yang off-chain relatif matang, baru saja memasuki rantai karena biaya daya komputasi blockchain terlalu tinggi. Banyak proyek pembelajaran mesin tidak dapat langsung berjalan di lingkungan blockchain yang diwakili oleh EVM karena keterbatasan daya komputasi. Pada saat yang sama, meskipun verifikasi validitas ZK lebih efisien daripada perhitungan ganda, keuntungan ini terbatas pada pemrosesan data transaksi yang berasal dari blockchain. Ketika operasi dan interaksi kriptografi ZK yang sudah kompleks menghadapi sejumlah besar operasi ML, masalah TPS yang rendah dari blockchain terungkap, dan masalah daya komputasi yang rendah dari blockchain telah menjadi belenggu terbesar yang menghalangi rantai ML.
Munculnya ZK-SNARK meringankan masalah kebutuhan daya komputasi ML yang tinggi. ZK-SNARKs adalah konstruksi kriptografi bukti tanpa pengetahuan, dan nama lengkapnya adalah "Argumen Pengetahuan Non-Interaktif Singkat Tanpa Pengetahuan". Ini adalah teknik yang didasarkan pada kriptografi kurva eliptik dan enkripsi homomorfik untuk bukti tanpa pengetahuan yang efisien. ZK-SNARK dicirikan oleh kekompakan yang tinggi. Dengan menggunakan ZK-SNARKs, pembukti dapat menghasilkan bukti yang singkat dan padat, dan pemverifikasi hanya perlu melakukan sedikit perhitungan untuk memverifikasi validitas bukti tanpa harus berkomunikasi dengan pepatah berkali-kali berinteraksi. Sifat yang hanya membutuhkan satu interaksi antara pembukti dan pemverifikasi membuat ZK-SNARK efisien dan praktis dalam aplikasi praktis, dan lebih cocok untuk kebutuhan daya komputasi ML pada rantai. Saat ini, ZK-SNARK adalah bentuk utama ZK di ZKML.
Pemberdayaan ZK ke ML terutama tercermin dalam bukti tanpa pengetahuan dari seluruh proses ML, yang merupakan interaksi antara ML dan fungsi pada rantai. Dua masalah utama yang perlu dipecahkan dalam interaksi ini adalah menghubungkan bentuk data dari keduanya dan menyediakan daya komputasi untuk proses pembuktian ZK.
ML Memberdayakan ZK: Memperkaya Skenario Aplikasi Web3
ZK memecahkan masalah bukti kepercayaan ML dan memberi ML peluang untuk dirantai. Banyak bidang Web3 sangat membutuhkan produktivitas atau dukungan keputusan AI ML. ZKML memungkinkan aplikasi on-chain untuk mewujudkan pemberdayaan AI dengan alasan memastikan desentralisasi dan efektivitas.
DeFi
ZKML dapat membantu DeFi menjadi lebih otomatis, salah satunya adalah otomatisasi pembaruan parameter protokol pada rantai; yang lainnya adalah otomatisasi strategi perdagangan.
TELAH MELAKUKAN
ZKML dapat membantu pembangunan DID identitas terdesentralisasi Web3. Sebelumnya, mode manajemen identitas seperti kunci pribadi dan mnemonik membuat pengalaman pengguna Web3 menjadi buruk. Konstruksi DID yang sebenarnya dapat diselesaikan melalui ZKML untuk mengidentifikasi informasi biologis subjek Web3. Pada saat yang sama, ZKML dapat menjamin keamanan privasi informasi biologis pengguna .
permainan
ZKML dapat membantu game Web3 untuk mencapai on-chain berfitur lengkap. ML dapat menghadirkan otomatisasi yang berbeda ke interaksi game dan meningkatkan kesenangan game; sementara ZK dapat membuat keputusan interaksi ML secara on-chain.
Perawatan Kesehatan dan Nasihat Hukum
Layanan kesehatan dan konsultasi hukum adalah area dengan privasi tinggi dan membutuhkan akumulasi kasus dalam jumlah besar. ZKML dapat membantu pengguna membuat keputusan dan memastikan privasi pengguna tidak bocor.
Tantangan ZKML
ZKML saat ini sedang berkembang pesat, tetapi karena ini bukan asli blockchain dan membutuhkan banyak daya komputasi, ZKML terutama akan menghadapi dua tantangan berikut di masa mendatang:
Kesimpulan
ZKML adalah gerakan dua arah antara bukti tanpa pengetahuan dan pembelajaran mesin. Teknologi blockchain yang baru dikembangkan ZK membantu ML memecahkan masalah bukti kepercayaan dan menyediakan lingkungan on-chain untuk ML; ML teknologi AI yang matang membantu ZK mewujudkan ekologi Web3 ekspansi dan inovasi aplikasi.
Pengembangan ZKML menghadapi beberapa tantangan, seperti masalah distorsi parameter dan kebutuhan daya komputasi yang tinggi untuk model besar, namun masalah tersebut dapat diselesaikan melalui inovasi teknologi dan akselerasi perangkat keras. Dengan kemunculan dan pengembangan berkelanjutan dari proyek ZKML, kami memperkirakan bahwa ini akan membawa lebih banyak inovasi dan nilai ke ekosistem Web3 di bidang-bidang seperti DeFi, DID, game, dan perawatan kesehatan.
Di masa mendatang, ZKML diharapkan menjadi kunci untuk benar-benar membuka integrasi silang Web3 + AI, memberikan dukungan kuat untuk membangun keamanan lebih lanjut, perlindungan privasi, dan aplikasi blockchain yang efisien. Dengan menggabungkan pengetahuan nol ZK dan kemampuan pemrosesan data ML, kami pasti akan dapat menciptakan dunia digital yang lebih terbuka, cerdas, dan tepercaya!