原文：Avant Blockchain Capital 2024年太平洋在线炸金花
欧洲杯2004年10号编译：GWEI Research
布景在往时的几个月里，东谈主工智能行业出现了多项即兴。 GPT4 和 Stable Diffusion 等模子正在篡改东谈主们生成软件和互联网以及与之交互的方法。
尽管这些新的 AI 模子具有令东谈主印象深远的功能，但一些东谈主仍然惦记 AI 的不能瞻望性和一致性问题。举例，在线管事范围阑珊透明度，其中大部分后端使命由 AI 模子运行。考证这些模子是否以预期的方法运行是一项挑战。此外，用户隐讳亦然一个问题，因为咱们提供给模子 API 的所止境据都可用于更正 AI 或被黑客欺骗。
ZKML 可能是搞定这些问题的新方法。通过将可考证和无需信任的属性注入机器学习模子，区块链和 ZK 时间不错酿成 AI 对都的框架。
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皇冠分红什么是 ZKML本文中的零常识机器学习（ZKML）是指在不线路模子输入或模子参数的情况下，使用zkSNARK（一种零常识诠释注解）来诠释注解机器学习推理的正确性。凭据隐讳信息的不同，ZKML 的用例不错分为以下类型：
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隐讳保护机器学习：ZKML 可用于在敏锐数据上试验和评估机器学习模子，而无需向任何其他东谈主清楚数据。这关于医疗会诊和金融诈骗检测等应用可能很艰苦。咱们也看到一些玩家在生物特征数据认证上使用 ZKML 来构建东谈主性诠释注解管事。诠释注解：在大无数在线践诺由 AI 生成的寰宇中，密码学不错提供真相的泉源。东谈主们正在尝试使用 ZKML 来搞定 deepfake 问题。独特模子+寰球数据：
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模子信得过性：ZKML 可用于确保机器学习模子的一致性。这关于用户确保模子提供者不会懒惰地使用较低廉的模子或被黑客袭击可能很艰苦。去中心化的 Kaggle：ZKML 允许数据科学竞赛的参与者诠释注解模子在寰球测试数据上的准确性，而无需清楚试验中的模子权重公开模子+公开数据：
去中心化推理：这种方法主淌若欺骗 ZKML 的自便特质，将复杂的 AI 筹画压缩到相似于 ZK rollup 的链上诠释注解。这种方法不错将模子管事的本钱分拨给多个节点。由于 zkSNARK 将成为加密寰宇的一项特出艰苦的时间，ZKML 也有可能篡改加密范围。通过在智能合约中加入AI才能，ZKML不错解锁更复杂的链上应用。这种集成在 ZKML 社区中被态状为“赋予区块链眼睛”。
时间瓶颈有关词，ZK-ML 带来了一些现时必须搞定的时间挑战。
量化：ZKP 在场上使命，但神经集合在浮点数中试验。这意味着为了使神经集合模子 zk/blockchain 友好，它需要调整为具有完好筹画追踪的固定点算术默示。这可能会葬送模子性能，因为参数的精度较低。
跨话语翻译：神经集合 AI 模子是用 python 和 cpp 编写的，而 ZKP 电路需要 rust。是以咱们需要一个翻译层来将模子调整为基于 ZKP 的运行时。频繁这种类型的翻译层是模子特定的，很难想象一个通用的。
ZKP 的筹画本钱：ZKP 的本钱基本上会比原本的 ML 筹画高许多。凭据 Modulus labs 的实验，关于一个 20M 参数的模子，凭据不同的 ZK 诠释注解系统，生成诠释注解需要 1-5 分钟以上的时期，内存破钞在 20-60GB 傍边。
近况即使靠近这些挑战，咱们也看到 ZKML 引起了加密社区的极大有趣有趣，而况有一些优秀的团队正在探索这一范围。
基础法子模子编译器由于 ZKML 的主要瓶颈是将 AI 模子调整为 ZK 电路，一些团队正在推敲 ZK 模子编译器等基础层。从 1 年前的逻辑转头模子或简单的 CNN 模子运行，该范围照旧快速参加更复杂的模子。
今年以来，线下大型演唱会市场强势复苏，人气明星迅速在各地点燃“演唱会经济”，撬动当地文化旅游消费市场。据中国演出行业协会统计，2023年上半年，中国全国营业性演出（不含娱乐场所演出）场次19.33万场，同比增长400.86%，观众人数6223.66万人次，同比增长超10倍。多位业内人士指出，演出市场的持续活跃，可以在短时间内产生较强的人流聚集效应，有助于提升提振当地交通、住宿、餐饮等相关消费产业，也为目的地和景区文旅发展提供了新思路。
EZKL 名目面前辅助高达 100mm 参数的模子。它使用 ONNX 体式和 halo2 ZKP 系统。该库还辅助仅提交模子的一部分。ZKML库照旧辅助GPT2、Bert和diffusion模子的ZKP！ZKVMZKML 编译器也属于一些更通用的零常识造谣机范围。
Risc Zero是一个使用开源RiscV指示集的zkVM，因此不错辅助c++和rust的ZKP。这个 zkDTP 名目展示了如何将决策树 ML 模子调整为 Rust 并在 Risc Zero 上运行。咱们还看到一些团队正在尝试通过 Startnet（吉萨）和 Aleo（零重力）将 AI 模子带到链上。应用除了基础法子，其他团队也运行探索 ZKML 的应用
Defi:DeFi 用例的一个示例是 AI 驱动的金库，其中机制由 AI 模子而不是固定政策界说。这些政策不错欺骗链上和链下数据来瞻望市集趋势并履行来回。 ZKML 保证链上模子一致。这不错使整个历程自动化且无需信任。 Mondulus Labs 正在构建 RockyBot。该团队试验了一个链上 AI 模子来瞻望 ETH 价钱，并构建了一个智能合约来自动与该模子进行来回。
其他潜在的 DeFi 用例包括 AI 辅助的 DEX 和假贷条约。预言机还不错欺骗 ZKML 提供从链下数据生成的新式数据源。
www.hg86k.comGaming:Modulus labs 推出了一款基于 ZKML 的海外象棋游戏 Leela，总共效户都不错与一个由 ZK 考证的 AI 模子提供辅助的机器东谈主整个玩。东谈主工智能才能不错为现存的透顶链上游戏带来更多的交互功能。
NFT/创作家经济：EIP-7007：该 EIP 提供了一个接口来使用 ZKML 来考证 AI 为 NFT 生成的践诺是否如实来自具有特定输入（辅导）的特定模子。该要领不错启用 AI 生成的 NFT 相干，致使不错为新式创作家经济提供能源。
Identity:Wordcoin 名目正在提供基于用户生物识别信息的东谈主性诠释注解搞定有筹商。该团队正在探索使用 ZKML 让用户以无需许可的方法生成 Iris 代码。当生成 Iris 代码的算法升级后，用户不错自行下载模子并生成诠释注解，而无需去 Orb 站。
接纳的要道筹商到东谈主工智能模子零常识诠释注解的高本钱。咱们以为 ZKML 的接纳不错从一些信任本钱高的加密本机用例运行。
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菠菜电竞平台有哪些银河娱乐网页版更芜俚地大范围接纳 ZKML 可能取决于东谈主们失去对现存大型 AI 提供商的信任。会不会出现一些事件，提升整个行业的意志，促使用户筹商可考证的 AI 时间？
ag正网总结ZKML 仍处于早期阶段2024年太平洋在线炸金花，有许多挑战需要克服。但跟着 ZK 时间的更正，咱们以为东谈主们很快就会发现几个具有很强家具市集契合度的 ZKML 用例。这些用例一运行可能看起来很适合。但跟着中心化东谈主工智能的力量越来越大，浸透到每一个行业乃至东谈主类活命中，东谈主们可能会在ZKML中发现更大的价值。