zkml原理 zkml原理：①zkml 即零知识机器学习，旨在让机器学习模型在不泄露数据隐私的前提下进行计算和验证 。简单理解，就是模型能证明它做出的预测是正确的，却不会透露关于输入数据以及模型本身的任何额外信息。②以一个简单的图像识别例子来说明。假如有一个用于识别猫和狗图片的机器学习模型。传统情况下，当输入...
相比之下，zkML使用零知识证明来验证推理结果，虽然安全性很高，但生成这些证明非常耗时且需要大量内存，导致效率大大降低。综合来看，opML的优势在于高效、低成本且适用性广。它通过引入乐观执行的机制，大幅度降低了计算消耗，同时保持了较好的安全性，因此特别适合需要执行大规模AI模型的链上应用。而zkML虽然在安全性...
Modulus labs 推出了一款基于 ZKML 的国际象棋游戏 Leela,所有用户都可以与一个由 ZK 验证的 AI 模型提供支持的机器人一起玩。人工智能能力可以为现有的完全链上游戏带来更多的交互功能。 NFT/创作者经济: EIP-7007:该 EIP 提供了一个接口来使用 ZKML 来验证 AI 为 NFT 生成的内容是否确实来自具有特定输入(提...
风险提示ZKML 商业模式落地不及预期：零知识证明等密码学等相关技术和项目处于发展初期，存在商业模式落地不及预期的风险；AI 相关算法和生态发展不及预期。监管政策的不确定性：ZKML 项目实际运行过程中涉及到多项数据隐私保护、金融、网络及其他监管政策，目前各国监管政策还处于研究和探索阶段，并没有一个成熟的监管...
ZKMLZKML币/ zKML 去交易 去官网 ＄0.10≈¥0.73-5.92% 全球市值排名:No.1530 2025-03-28 06:53:06更新 24H最高 : ¥0.79 24H成交额 : ¥15.10万 最大发行量 : 1.00亿 24H换手 : 0.21% 24H最低 : ¥0.72 24H成交量 : 20.64万
ZK提出了一种有前途的方法来解决传统 ML平台所面临的挑战。通过利用 ZK的力量，ZKML 提供了具有以下优势的隐私保护解决方案：模型隐私：开发者可以在不公开整个模型架构的情况下参与验证，从而保护他们的知识产权。透明验证：ZK可以在不泄露模型内部的情况下验证模型性能，从而促进透明和无需信任的评估过程。数据隐私：...
2025年5月13日凌晨三点，以太坊区块链上价值27亿美元的加密资产在30分钟内被强制清算。当从业者追溯事故根源时，发现某头部量化基金使用的ZKML（零知识机器学习）模型竟将正常交易数据判定为高危操作——这起事件揭开了零知识证明技术与机器学习深度捆绑后，正在酝酿的新型系统性风险。一、被污染的预言：当数学模型吞...
为了演示如何使用zkm执行一个机器学习模型,我们将构建一个在MNIST上达到99.5%准确率的模型的证明。zkml将生成证明,同时也会生成证明密钥和验证密钥,这使得证明者可以生成证明(证明密钥),而验证者可以验证执行是否诚实(验证密钥)。 首先,...
zkML的生态系统可以大致分为四大类: ·Model-to-Proof Compilers(模型到证明编译器):将模型从现有格式(例如Pytorch、ONNX等)编译成可验证计算电路的基础设施。 ·通用证明系统:用来验证任意计算轨迹的证明系统。 ·特定zkML证明系统:专门用于验证ML模型的计算轨迹的证明系统。
ZKML( 零知识机器学习 ) 是一项新兴技术，在各种应用中具有巨大的潜力，尚未得到充分开发。从计算完整性和隐私保护到机器学习即服务的透明度和去中心化推理或训练，ZKML 为创新打开了新的大门。以下是 ZKML 的一些潜在用例：ZKML 的可验证性：ZKML 利用 SNARK 和 STARK 等有效性证明来确保计算的准确执行，特别是...