原文标题：《AN C盘D盘是什么盘INTRODUCTION TO ZERO-KNOWLEDGE MACHINE LEARNING (ZKML)》C盘D盘是什么盘
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原文编译：深潮 TechFlow
Zero-Knowledge 机器学习（ZKML）是最近正在密码学界引起悠扬的一个揣度和开拓范围。但它是什么，有什么用处呢？最初，让咱们把这个术语领悟成它的两个构成部分，并解释一下它们是什么。
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皇冠接口什么是 ZK？零常识讲授是一种密码公约，其中一方（讲授者）不错向另一方（考据者）讲授一个给定的讲述是真正的，而不流露除该讲述为真除外的任何附加信息。这是一个正在各个方面得回巨猛推崇的揣度范围，涵盖了从揣度到公约实施和应用的扫数方面。
ZK 提供的两个主要「原语」（或者说构建块）是或者为一组给定的缠绵创建具有缠绵竣工性讲授的武艺，其中讲授比推行缠绵自己要容易地多。（咱们称这种属性为「简易性」）。ZK 讲授也提供了荫藏缠绵中某些部分同期保握缠绵正确性的选项。（咱们称这种属性为「零常识性」）。
生成零常识讲授需要杰出大的缠绵量，节略比原始缠绵贵 100 倍。这意味着，在某些情况下由于最好硬件上生成它们所需的时刻使其不切实质，因此不可缠绵零常识讲授。
斟酌词，在连年来密码学、硬件和分散式系统范围的越过一经使零常识讲授成为了越来越刚劲的缠绵可行的选拔。这些推崇一经为不错使用缠绵密集型讲授的公约的创建提供了可能，从而扩大了新应用圭表的遐想空间。
ZK 使用案例皇冠体育网址零常识密码学是 Web3 空间中最流行的时间之一，因为它允许开拓东说念主员构建可推广和/或专有的应用圭表。以下是一些推行中怎样使用它的示例（尽管请瞩目，这些姿色中很多齐还在进行中）：
1. 通过 ZK rollups 推广以太坊
Starknet
Scroll
Polygon Zero，Polygon Miden，Polygon zkEVM
zkSync
2. 构建保护苦衷的应用圭表
Semaphore
MACI
Penumbra
Aztec Network
3. 身份原语和数据开始
WorldID
Sismo
Clique
Axiom
皇冠信用平台出租4. 第一层公约
Zcash
Mina
跟着 ZK 时间的熟谙，咱们信托将会出现新的应用圭表的爆发，因为构建这些应用圭表所使用的器用将需要更少的范围专科常识，对于开拓东说念主员来说将会愈加容易使用。
机器学习机器学习是东说念主工智能（「AI」）范围的一个揣度主义，使得缠绵机不错自动从训导中学习和纠正，无需明确地进行编程。它诈欺算法和统计模子来分析和识别数据中的模式，然后基于这些模式进行展望或决策。机器学习的最终策划是开拓出或者自顺应学习、不需要东说念主类打扰以及在医疗保健、金融和交通等各个范围科罚复杂问题的智能系统。
9月28日上午，由中建七局土木工程公司承建的鄂州市新港路（重载车专用通道）正式通车并投入使用。
最近，您可能一经看到了大型话语模子（如 chatGPT 和 Bard）以及文本到图像的模子（如 DALL-E 2、Midjourney 或 Stable Diffusion）的推崇。跟着这些模子变得越来越好，况兼或者推行更平淡的任务，了解是哪个模子推行了这些操作就变得杰出弯曲，照旧操作由东说念主类推行。在接下来的部分中，咱们将探讨这个念念路。
ZKML 的动机和现时努力咱们生存在一个寰球上，AI/ML 生成的内容越来越难以与东说念主类生成的内容分歧开来。零常识密码学将使咱们或者作念出这么的声明：「给定一段内容 C，它是由模子 M 应用于一些输入 X 生成的。」咱们将或者考据某个输出是否是由大型话语模子（如 chatGPT）或文本到图像模子（如 DALL-E 2）等任何其他咱们为其创建了零常识电路示意的模子所生成的。这些讲授的零常识属性将使咱们或者凭证需要也荫藏输入或模子的某些部分。一个很好的例子是在一些明锐数据上应用机器学习模子，在不骄贵输入到第三方的情况下，用户不错知说念他们的数据在模子推理后的效果（举例，在医疗行业）。
注：当咱们指摘 ZKML 时，咱们是指创建 ML 模子推理武艺的零常识讲授，而不是对于 ML 模子进修（它自己一经杰出缠绵密集）。现在，现存时间水平的零常识系统加上高性能硬件仍然收支几个数目级，无法讲授现时可用的大型话语模子（LLMs）等纷乱的模子，关联词在创建较小模子的讲授方面一经得回了一些推崇。咱们对零常识密码学在为 ML 模子创建讲授的险峻文中的现存时间水平进行了一些揣度，并创建了一个团聚有关揣度、著作、应用圭表和代码库的著作集。ZKML 的资源不错在 GitHub 上的 ZKML 社区的 awesome-zkml 存储库中找到。
Modulus Labs 团队最近发布了一篇名为「智能的资本」的论文，其中对现存的 ZK 讲授系统进行了基准测试，比肩举了不同大小的多个模子。现在，使用像 plonky2 这么的讲授系统，在刚劲的 AWS 机器上运转 50 秒支配，不错为约 1800 万个参数的模子创建讲授。以下是该论文中的一张图表：
另一个旨在纠正 ZKML 系统时间水平的倡议是 Zkonduit 的 ezkl 库，它允许您创建对使用 ONNX 导出的 ML 模子的 ZK 讲授。这使得任何 ML 工程师齐或者为他们的模子的推理武艺创建 ZK 讲授，并向任何正确竣事的考据器讲授输出。
有几个团队正在纠正 ZK 时间，为 ZK 讲授里面发生的操作创建优化硬件，并针对特定用例构建这些公约的优化竣事。跟着时间的熟谙，更大的模子将在较不刚劲的机器上短时刻内进行 ZK 讲授。咱们但愿这些推崇将使新的 ZKML 应用圭表和用例得以出现。
潜在的使用案例
为了信托 ZKML 是否适用于特定的应用，咱们不错探讨 ZK 密码学的特质将怎样科罚与机器学习有关的问题。这不错用一个 Venn 图来诠释：
界说：
1.Heuristic optimization—一种问题科罚要领，它使用训导限定或「启发式」来找到沉重的问题的好科罚有策划，而不是使用传统的优化要领。启发式优化要领旨在在相对的弯曲性和优化难度下，在合理的时刻内找到好的或「敷裕好」的科罚有策划，而不是尝试找到最优科罚有策划。
2.FHE ML—十足同态加密 ML 允许开拓东说念主员以保护苦衷的方式进修和评估模子；斟酌词，与 ZK 讲授不同，莫得观念通过密码学方式讲授所推行的缠绵的正确性。
像 Zama.ai 这么的团队正在从事这个范围的职责。
3.ZK vs Validity—在行业中，这些术语每每被互换使用，因为有用性讲授是 ZK 讲授，不会荫藏缠绵或其效果的某些部分。在 ZKML 的险峻文中，大大齐现时的应用圭表齐诈欺了 ZK 讲授的有用性讲授方面。
4.Validity ML—ZK 讲授 ML 模子，在其中莫得缠绵或效果被遁入。它们讲授缠绵的正确性。
以下是一些潜在的 ZKML 用例示例：
1. 缠绵竣工性（有用性 ML）
Modulus Labs
基于链上可考据的 ML 来回机器东说念主 - RockyBot
自我纠正视觉区块链（示例）：
www.huangguantiyuvipexperts.vip增强 Lyra 金融期权公约 AMM 的智能特质
为 Astraly 创建透明的基于 AI 的声誉系统（ZK oracle）
欧洲杯预选赛积分榜使用 ML for Aztec Protocol（具有苦衷功能的 zk-rollup）勤苦于合同级合规器用所需的时间碎裂。
2. 机器学习即工作 (MLaaS) 透明；
3.ZK 格外/欺骗检测：
这种应用场景使得可创建针对可诈欺性/欺骗的 ZK 讲授成为可能。格外检测模子不错在智能合约数据上进行进修，并由 DAOs 甘心行为好奇的度量圭臬，以便或者自动化安全圭表，如更主动、督察性地暂停合约。已有初创企业正在揣度在智能合约环境中使用 ML 模子进行安全目的的要领，因此 ZK 格外检测讲授似乎是当然的下一步。
4.ML 推理的通用有用性讲授：或者省略讲授和考据输出是给定模子和输入对的乘积。
5. 苦衷 (ZKML)
6. 去中心化的 Kaggle：讲授模子在某些测试数据上的准确率大于 x%，而不会骄贵权重。
7. 苦衷保护推理：将对私东说念主患者数据的医疗会诊输入模子，并将明锐的推理（举例，癌症测试效果）发送给患者。
8.Worldcoin：
IrisCode 的可升级性：World ID 用户将或者在他们的迁移开拓的加密存储中自我撑握其生物特征，下载用于生成 IrisCode 的 ML 模子并在土产货创建零常识讲授，以讲授其 IrisCode 已得手创建。这个 IrisCode 不错被无需许可地插入注册的 Worldcoin 用户之一，因为接受的智能合约不错考据零常识讲授，从而考据 IrisCode 的创建。这意味着，要是 Worldcoin 异日升级机器学习模子以一种破损与其之前版块兼容性的方式创建 IrisCode，用户就不消再次去 Orb，而不错在开拓上土产货创建这个零常识讲授。
Orb 安全性：现在，Orb 在其受信任的环境中推行几个欺骗和更正检测机制。斟酌词，咱们不错创建一个零常识讲授，标明这些机制在拍摄图像和生成 IrisCode 时是行径的，以便为 Worldcoin 公约提供更好的活体保证，因为咱们不错十足信托这些机制在通盘 IrisCode 生成进程中齐将运转。
总之，ZKML 时间有着平淡的应用长进，况兼正在快速发展。跟着越来越多的团队和个东说念主加入到这个范围，咱们信托 ZKML 的应用场景将会愈加千般化和平淡化。