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原文：Avant Blockchain Capital 澳门在线

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编译：GWEI Research

配景

在昔时的几个月里，东说念主工智能行业出现了多项打破。 GPT4 和 Stable Diffusion 等模子正在变嫌东说念主们生成软件和互联网以及与之交互的样子。

尽管这些新的 AI 模子具有令东说念主印象深入的功能，但一些东说念主仍然挂念 AI 的不成量度性和一致性问题。举例，在线办事边界败落透明度，其中大部分后端使命由 AI 模子运行。考据这些模子是否以预期的样子运行是一项挑战。此外，用户阴事亦然一个问题，因为咱们提供给模子 API 的所罕有据都可用于改造 AI 或被黑客期骗。

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ZKML 可能是处理这些问题的新措施。通过将可考据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 对皆的框架。

什么是 ZKML

本文中的零学问机器学习（ZKML）是指在不泄漏模子输入或模子参数的情况下，使用zkSNARK（一种零学问透露注解）来透露注解机器学习推理的正确性。凭证阴事信息的不同，ZKML 的用例不错分为以下类型：

大家模子+专罕有据：

阴事保护机器学习：ZKML 可用于在敏锐数据上测验和评估机器学习模子，而无需向任何其他东说念主泄漏数据。这关于医疗会诊和金融欺骗检测等应用可能很紧迫。咱们也看到一些玩家在生物特征数据认证上使用 ZKML 来构建东说念主性透露注解办事。透露注解：在大大量在线实质由 AI 生成的天下中，密码学不错提供真相的开始。东说念主们正在尝试使用 ZKML 来处理 deepfake 问题。

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尽管在城市里打拼过多年，但王林峰对农作物种植、农田经营管理十分在行，并且擅用现代农业技术和装备，他已经成为当地新一代的“种田通”。

皇冠代理模子信得过性：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紧迫。去中心化的 Kaggle：ZKML 允许数据科学竞赛的参与者透露注解模子在大家测试数据上的准确性，而无需泄漏测验中的模子权重

公开模子+公开数据：

去中心化推理：这种措施主若是期骗 ZKML 的爽脆特质，将复杂的 AI 野心压缩到不异于 ZK rollup 的链上透露注解。这种措施不错将模子办事的资分内拨给多个节点。

由于 zkSNARK 将成为加密天下的一项极度紧迫的时间，ZKML 也有可能变嫌加密边界。通过在智能合约中加入AI才气，ZKML不错解锁更复杂的链上应用。这种集成在 ZKML 社区中被刻画为“赋予区块链眼睛”。

时间瓶颈

然则，ZK-ML 带来了一些面前必须处理的时间挑战。

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量化：ZKP 在场上使命，但神经汇集在浮点数中测验。这意味着为了使神经汇集模子 zk/blockchain 友好，它需要颐养为具有无缺野心追踪的固定点算术暗示。这可能会殉难模子性能，因为参数的精度较低。

跨讲话翻译：神经汇集 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颐养为基于 ZKP 的运行时。频繁这种类型的翻译层是模子特定的，很难遐想一个通用的。

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ZKP 的野心资本：ZKP 的资本基本上会比蓝本的 ML 野心高许多。凭证 Modulus labs 的实践，关于一个 20M 参数的模子，凭证不同的 ZK 透露注解系统，生成透露注解需要 1-5 分钟以上的时辰，内存破费在 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酷好澳门在线，何况有一些优秀的团队正在探索这一边界。

基础要津

模子编译器

由于 ZKML 的主要瓶颈是将 AI 模子颐养为 ZK 电路，一些团队正在辩论 ZK 模子编译器等基础层。从 1 年前的逻辑追想模子或浅易的 CNN 模子启动，该边界照旧快速插足更复杂的模子。

EZKL 相貌当今缓助高达 100mm 参数的模子。它使用 ONNX 姿首和 halo2 ZKP 系统。该库还缓助仅提交模子的一部分。ZKML库照旧缓助GPT2、Bert和diffusion模子的ZKP！ZKVM

ZKML 编译器也属于一些更通用的零学问造谣机边界。

Risc Zero是一个使用开源RiscV指示集的zkVM，因此不错缓助c++和rust的ZKP。这个 zkDTP 相貌展示了若何将决策树 ML 模子颐养为 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。

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除了基础要津，其他团队也启动探索 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 模子而不是固定计策界说。这些计策不错期骗链上和链下数据来量度阛阓趋势并引申往返。 ZKML 保证链上模子一致。这不错使通盘历程自动化且无需信任。 Mondulus Labs 正在构建 RockyBot。该团队测验了一个链上 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返。

其他潜在的 DeFi 用例包括 AI 缓助的 DEX 和假贷公约。预言机还不错期骗 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 的海外象棋游戏 Leela，通盘效户都不错与一个由 ZK 考据的 AI 模子提供缓助的机器东说念主一说念玩。东说念主工智能才气不错为现存的完满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 来考据 AI 为 NFT 生成的实质是否如实来自具有特定输入（辅导）的特定模子。该尺度不错启用 AI 生成的 NFT 勾搭，以致不错为新式创作家经济提供能源。

Identity:

Wordcoin 相貌正在提供基于用户生物识别信息的东说念主性透露注解处理决策。该团队正在探索使用 ZKML 让用户以无需许可的样子生成 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透露注解，而无需去 Orb 站。

经受的枢纽

辩论到东说念主工智能模子零学问透露注解的高资本。咱们合计 ZKML 的经受不错从一些信任资本高的加密本机用例启动。

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咱们应该辩论的另一个阛阓是数据阴事极度紧迫的行业，举例医疗保健行业。为此，还有其他处理决策，如联邦学习和安全 MPC，但 ZKML 不错期骗区块链的可彭胀激勉汇集。

更正常地大限制经受 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，进步通盘行业的强项，促使用户辩论可考据的 AI 时间？

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www.royalhorsessitezonehub.com总结

ZKML 仍处于早期阶段，有许多挑战需要克服。但跟着 ZK 时间的改造，咱们合计东说念主们很快就会发现几个具有很强家具阛阓契合度的 ZKML 用例。这些用例一启动可能看起来很适合。但跟着中心化东说念主工智能的力量越来越大，渗入到每一个行业乃至东说念主类生计中澳门在线，东说念主们可能会在ZKML中发现更大的价值。