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原文：Avant Blockchain Capital 2024年皇冠百家乐

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拦截。 GPT4 和 Stable Diffusion 等模子正在转换东说念主们生成软件和互联网以及与之交互的景观。

尽管这些新的 AI 模子具有令东说念主印象深刻的功能，但一些东说念主仍然惦念 AI 的不行展望性和一致性问题。举例，在线就业界限可贵透明度，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景观运行是一项挑战。此外，用户隐秘亦然一个问题，因为咱们提供给模子 API 的所特殊据都可用于雠校 AI 或被黑客欺骗。

ZKML 可能是惩处这些问题的新顺序。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 本事不错造成 AI 对皆的框架。

什么是 ZKML

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本文中的零学问机器学习（ZKML）是指在不深化模子输入或模子参数的情况下，使用zkSNARK（一种零学问解释）来解释机器学习推理的正确性。笔据隐秘信息的不同，ZKML 的用例不错分为以下类型：

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巨匠模子+特特殊据：

隐秘保护机器学习：ZKML 可用于在明锐数据上熟识和评估机器学习模子，而无需向任何其他东说念主涌现数据。这关于医疗会诊和金融诓骗检测等应用可能很垂危。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释就业。解释：在大广泛在线试验由 AI 生成的天下中，密码学不错提供真相的起首。东说念主们正在尝试使用 ZKML 来惩处 deepfake 问题。

特有模子+巨匠数据：

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挫折可能很垂危。去中心化的 Kaggle：ZKML 允许数据科学竞赛的参与者解释模子在巨匠测试数据上的准确性，而无需涌现熟识中的模子权重

公开模子+公开数据：

去中心化推理：这种顺序主若是欺骗 ZKML 的苟且特质，将复杂的 AI 想象压缩到肖似于 ZK rollup 的链上解释。这种顺序不错将模子就业的老分内拨给多个节点。

由于 zkSNARK 将成为加密天下的一项十分垂危的本事，ZKML 也有可能转换加密界限。通过在智能合约中加入AI智商，ZKML不错解锁更复杂的链上应用。这种集成在 ZKML 社区中被描摹为“赋予区块链眼睛”。

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本事瓶颈

关连词，ZK-ML 带来了一些刻下必须惩处的本事挑战。

量化：ZKP 在场上职责，但神经集聚在浮点数中熟识。这意味着为了使神经集聚模子 zk/blockchain 友好，它需要调理为具有齐备想象追踪的固定点算术暗示。这可能会浪漫模子性能，因为参数的精度较低。

跨讲话翻译：神经集聚 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理为基于 ZKP 的运行时。常常这种类型的翻译层是模子特定的，很难想象一个通用的。

ZKP 的想象老本：ZKP 的老本基本上会比原本的 ML 想象高好多。笔据 Modulus labs 的实验，关于一个 20M 参数的模子，笔据不同的 ZK 解释系统，生成解释需要 1-5 分钟以上的时辰，内存迫害在 20-60GB 傍边。

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即使靠近这些挑战，咱们也看到 ZKML 引起了加密社区的极大兴味，何况有一些优秀的团队正在探索这一界限。

www.kingofoddsprozone.com基础要领

模子编译器

由于 ZKML 的主要瓶颈是将 AI 模子调理为 ZK 电路，一些团队正在究诘 ZK 模子编译器等基础层。从 1 年前的逻辑追溯模子或粗浅的 CNN 模子运转，该界限一经快速投入更复杂的模子。

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EZKL 状貌当今援助高达 100mm 参数的模子。它使用 ONNX 体式和 halo2 ZKP 系统。该库还援助仅提交模子的一部分。ZKML库一经援助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假造机界限。

Risc Zero是一个使用开源RiscV指示集的zkVM，因此不错援助c++和rust的ZKP。这个 zkDTP 状貌展示了如何将决策树 ML 模子调理为 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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应用

除了基础要领，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 模子而不是固定计策界说。这些计策不错欺骗链上和链下数据来展望市集趋势并膨大往复。 ZKML 保证链上模子一致。这不错使统统这个词经由自动化且无需信任。 Mondulus Labs 正在构建 RockyBot。该团队熟识了一个链上 AI 模子来展望 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 援助的 DEX 和假贷合同。预言机还不错欺骗 ZKML 提供从链下数据生成的新式数据源。

皇冠客服售后电话号码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 模子提供援助的机器东说念主一皆玩。东说念主工智能智商不错为现存的全都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 生成的试验是否如实来自具有特定输入（领导）的特定模子。该程序不错启用 AI 生成的 NFT 聚集，以至不错为新式创作家经济提供能源。

Identity:

Wordcoin 状貌正在提供基于用户生物识别信息的东说念主性解释惩处有计算。该团队正在探索使用 ZKML 让用户以无需许可的景观生成 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释，而无需去 Orb 站。

领受的关键

接洽到东说念主工智能模子零学问解释的高老本。咱们以为 ZKML 的领受不错从一些信任老本高的加密本机用例运转。

咱们应该接洽的另一个市集是数据隐秘十分垂危的行业，举例医疗保健行业。为此，还有其他惩处有计算，如联邦学习和安全 MPC，但 ZKML 不错欺骗区块链的可扩展激勉集聚。

更等闲地大界限领受 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，提升统统这个词行业的意志，促使用户接洽可考证的 AI 本事？

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ZKML 仍处于早期阶段，有许多挑战需要克服。但跟着 ZK 本事的雠校，咱们以为东说念主们很快就会发现几个具有很强居品市集契合度的 ZKML 用例。这些用例一运转可能看起来很相宜。但跟着中心化东说念主工智能的力量越来越大2024年皇冠百家乐，渗入到每一个行业乃至东说念主类生计中，东说念主们可能会在ZKML中发现更大的价值。