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原文：Avant Blockchain Capital
皇冠2网址编译：GWEI Research
配景在往日的几个月里，东说念主工智能行业出现了多项轻松。 GPT4 和 Stable Diffusion 等模子正在编削东说念主们生成软件和互联网以及与之交互的方式。
菠菜平台代理对刷返佣尽管这些新的 AI 模子具有令东说念主印象深切的功能，但一些东说念主仍然惦念 AI 的不成量度性和一致性问题。举例，在线办事领域艰巨透明度，其中大部分后端职责由 AI 模子运行。考证这些模子是否以预期的方式运行是一项挑战。此外，用户阴事亦然一个问题，因为咱们提供给模子 API 的所出奇据都可用于鼎新 AI 或被黑客哄骗。
皇冠客服飞机：@seo3687ZKML 可能是措置这些问题的新方法。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 技能不错变成 AI 对皆的框架。
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什么是 ZKML最近在社交媒体上疯传一条关于明星XXX参加某项体育赛事的视频，但是这段视频被指出是伪造的，引起了粉丝们的愤怒和不满。此事也再次引发了人们对于网络假新闻的讨论。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（一种零常识解说）来解说机器学习推理的正确性。凭据阴事信息的不同，ZKML 的用例不错分为以下类型：
体育彩票胆环球模子+独特数据：
阴事保护机器学习：ZKML 可用于在敏锐数据上教诲和评估机器学习模子，而无需向任何其他东说念主线路数据。这关于医疗会诊和金融诈骗检测等应用可能很进犯。咱们也看到一些玩家在生物特征数据认证上使用 ZKML 来构建东说念主性解说办事。解说：在大多半在线实质由 AI 生成的寰宇中，密码学不错提供真相的起头。东说念主们正在尝试使用 ZKML 来措置 deepfake 问题。独特模子+环球数据：
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抨击可能很进犯。去中心化的 Kaggle：ZKML 允许数据科学竞赛的参与者解说模子在环球测试数据上的准确性，而无需线路教诲中的模子权重公开模子+公开数据：
去中心化推理：这种方法主淌若哄骗 ZKML 的简约特色，将复杂的 AI 蓄意压缩到雷同于 ZK rollup 的链上解说。这种方法不错将模子办事的资分内派给多个节点。由于 zkSNARK 将成为加密寰宇的一项特地进犯的技能，ZKML 也有可能编削加密领域。通过在智能合约中加入AI才调，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”。
技能瓶颈磋商词，ZK-ML 带来了一些刻下必须措置的技能挑战。
量化：ZKP 在场上职责，但神经收罗在浮点数中教诲。这意味着为了使神经收罗模子 zk/blockchain 友好，它需要相通为具有竣工蓄意追踪的固定点算术示意。这可能会葬送模子性能，因为参数的精度较低。
跨说话翻译：神经收罗 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相通为基于 ZKP 的运行时。时常这种类型的翻译层是模子特定的，很难遐想一个通用的。
ZKP 的蓄意资本：ZKP 的资本基本上会比原本的 ML 蓄意高许多。凭据 Modulus labs 的实验，关于一个 20M 参数的模子，凭据不同的 ZK 解说系统，生成解说需要 1-5 分钟以上的时辰，内存奢华在 20-60GB 傍边。
近况即使濒临这些挑战，咱们也看到 ZKML 引起了加密社区的极大兴致，何况有一些优秀的团队正在探索这一领域。
基础方法模子编译器由于 ZKML 的主要瓶颈是将 AI 模子相通为 ZK 电路，一些团队正在盘问 ZK 模子编译器等基础层。从 1 年前的逻辑转头模子或简便的 CNN 模子运转，该领域如故快速干与更复杂的模子。
EZKL 技俩面前守旧高达 100mm 参数的模子。它使用 ONNX 口头和 halo2 ZKP 系统。该库还守旧仅提交模子的一部分。ZKML库如故守旧GPT2、Bert和diffusion模子的ZKP！ZKVMZKML 编译器也属于一些更通用的零常识虚构机领域。
Risc Zero是一个使用开源RiscV指示集的zkVM，因此不错守旧c++和rust的ZKP。这个 zkDTP 技俩展示了奈何将决策树 ML 模子相通为 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。应用除了基础方法，其他团队也运转探索 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 模子而不是固定计谋界说。这些计谋不错哄骗链上和链下数据来量度商场趋势并履行往复。 ZKML 保证链上模子一致。这不错使统共这个词历程自动化且无需信任。 Mondulus Labs 正在构建 RockyBot。该团队教诲了一个链上 AI 模子来量度 ETH 价钱，并构建了一个智能合约来自动与该模子进行往复。
其他潜在的 DeFi 用例包括 AI 守旧的 DEX 和假贷公约。预言机还不错哄骗 ZKML 提供从链下数据生成的新式数据源。
Gaming:Modulus labs 推出了一款基于 ZKML 的国外象棋游戏 Leela，所灵验户都不错与一个由 ZK 考证的 AI 模子提供守旧的机器东说念主沿路玩。东说念主工智能才调不错为现存的彻底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 生成的实质是否照实来自具有特定输入（教唆）的特定模子。该方法不错启用 AI 生成的 NFT 集合，甚而不错为新式创作家经济提供能源。
Identity:Wordcoin 技俩正在提供基于用户生物识别信息的东说念主性解说措置决策。该团队正在探索使用 ZKML 让用户以无需许可的方式生成 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解说，而无需去 Orb 站。
给与的要津接头到东说念主工智能模子零常识解说的高资本。咱们以为 ZKML 的给与不错从一些信任资本高的加密本机用例运转。
咱们应该接头的另一个商场是数据阴事特地进犯的行业，举例医疗保健行业。为此，还有其他措置决策，如联邦学习和安全 MPC，但 ZKML 不错哄骗区块链的可扩张激发收罗。
更平淡地大鸿沟给与 ZKML 可能取决于东说念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，普及统共这个词行业的意志，促使用户接头可考证的 AI 技能？
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总结ZKML 仍处于早期阶段，有许多挑战需要克服。但跟着 ZK 技能的鼎新，咱们以为东说念主们很快就会发现几个具有很强家具商场契合度的 ZKML 用例。这些用例一运转可能看起来很适宜。但跟着中心化东说念主工智能的力量越来越大，浸透到每一个行业乃至东说念主类生涯中正规足球押注平台APP，东说念主们可能会在ZKML中发现更大的价值。