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原文开头：Worldcoin

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震撼的一个商榷和引诱范畴。但它是什么，有什么用处呢？领先，让咱们把这个术语阐明成它的两个构成部分，并解释一下它们是什么。

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什么是 ZK？

零学问评释是一种密码契约，其中一方（评释者）不错向另一方（考证者）评释一个给定的敷陈是信得过的，而不败露除该敷陈为真除外的任何附加信息。这是一个正在各个方面获取巨猛推崇的商榷范畴，涵盖了从商榷到契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）是粗略为一组给定的臆测创建具有臆测完好性评释的智商，其中评释比践诺臆测自己要容易地多。（咱们称这种属性为「粗略性」）。ZK 评释也提供了荫藏臆测中某些部分同期保执臆测正确性的选项。（咱们称这种属性为「零学问性」）。

生成零学问评释需要十分大的臆测量，节略比原始臆测贵 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辰使其不切实质，因此不可臆测零学问评释。

关联词，在频年来密码学、硬件和漫衍式系统范畴的特出依然使零学问评释成为了越来越强盛的臆测可行的遴荐。这些推崇依然为不错使用臆测密集型评释的契约的创建提供了可能，从而扩大了新应用表率的贪图空间。

ZK 使用案例

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零学问密码学是 Web3 空间中最流行的时间之一，因为它允许引诱东说念主员构建可膨大和/或独有的应用表率。以下是一些执行中如何使用它的示例（尽管请忽闪，这些神色中好多皆还在进行中）：

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1. 通过 ZK rollups 膨大以太坊

Starknet

Scroll

皇冠hg86a

Polygon Zero，Polygon Miden，Polygon zkEVM

zkSync

2. 构建保护阴私的应用表率

Semaphore

MACI

皇冠体育接口

Penumbra

Aztec Network

3. 身份原语和数据开头

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WorldID

Sismo

Clique

Axiom

4. 第一层契约

Zcash

Mina

跟着 ZK 时间的熟习，咱们征服将会出现新的应用表率的爆发，因为构建这些应用表率所使用的用具将需要更少的范畴专科学问，对于引诱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」）范畴的一个商榷所在，使得臆测机不错自动从教训中学习和矫正，无需明确地进行编程。它应用算法和统计模子来分析和识别数据中的样式，然后基于这些样式进行展望或决策。机器学习的最终指标是引诱出粗略自符合学习、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畴惩处复杂问题的智能系统。

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最近，您可能依然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，况兼粗略践诺更无为的任务，了解是哪个模子践诺了这些操作就变得十分蹙迫，照旧操作由东说念主类践诺。在接下来的部分中，咱们将探讨这个念念路。

澳门十大博彩娱乐网站ZKML 的动机和现时勉力

咱们糊口在一个天下上，AI/ML 生成的内容越来越难以与东说念主类生成的内容阔别开来。零学问密码学将使咱们粗略作念出这么的声明：「给定一段内容 C，它是由模子 M 应用于一些输入 X 生成的。」咱们将粗略考证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学问电路默示的模子所生成的。这些评释的零学问属性将使咱们粗略把柄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，在不炫耀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成果（举例，在医疗行业）。

注：当咱们驳倒 ZKML 时，咱们是指创建 ML 模子推理武艺的零学问评释，而不是对于 ML 模子闇练（它自己依然十分臆测密集）。当今，现存时间水平的零学问系统加上高性能硬件仍然收支几个数目级，无法评释现时可用的大型话语模子（LLMs）等浩大的模子，但是在创建较小模子的评释方面依然获取了一些推崇。

咱们对零学问密码学在为 ML 模子创建评释的高下文中的现存时间水平进行了一些商榷，并创建了一个团员关系商榷、著作、应用表率和代码库的著作集。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「智能的本钱」的论文，其中对现存的 ZK 评释系统进行了基准测试，比肩举了不同大小的多个模子。当今，使用像 plonky2 这么的评释系统，在强盛的 AWS 机器上开动 50 秒控制，不错为约 1800 万个参数的模子创建评释。以下是该论文中的一张图表：

另一个旨在矫正 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 评释。这使得任何 ML 工程师皆粗略为他们的模子的推理武艺创建 ZK 评释，并向任何正确终了的考证器评释输出。

有几个团队正在矫正 ZK 时间，为 ZK 评释里面发生的操作创建优化硬件，并针对特定用例构建这些契约的优化终了。跟着时间的熟习，更大的模子将在较不彊盛的机器上短时辰内进行 ZK 评释。咱们但愿这些推崇将使新的 ZKML 应用表率和用例得以出现。

潜在的使用案例

为了详情 ZKML 是否适用于特定的应用，咱们不错洽商 ZK 密码学的特点将如何惩处与机器学习关系的问题。这不错用一个 Venn 图来证据：

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界说：

1.Heuristic optimization—一种问题惩处递次，它使用教训礼貌或「启发式」来找到勤恳的问题的好惩处决策，而不是使用传统的优化递次。启发式优化递次旨在在相对的蹙迫性和优化难度下，在合理的时辰内找到好的或「满盈好」的惩处决策，而不是尝试找到最优惩处决策。

2.FHE ML—总计同态加密 ML 允许引诱东说念主员以保护阴私的相貌闇练和评估模子；关联词，与 ZK 评释不同，莫得意见通过密码学相貌评释所践诺的臆测的正确性。

像 Zama.ai 这么的团队正在从事这个范畴的职责。

3.ZK vs Validity—在行业中，这些术语频繁被互换使用，因为有用性评释是 ZK 评释，不会荫藏臆测或其成果的某些部分。在 ZKML 的高下文中，大大批现时的应用表率皆应用了 ZK 评释的有用性评释方面。

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4.Validity ML—ZK 评释 ML 模子，在其中莫得臆测或成果被笼罩。它们评释臆测的正确性。

以下是一些潜在的 ZKML 用例示例：

1. 臆测完好性（有用性 ML）

Modulus Labs

基于链上可考证的 ML 来去机器东说念主 - RockyBot

自我矫正视觉区块链（示例）：

增强 Lyra 金融期权契约 AMM 的智能特点

为 Astraly 创建透明的基于 AI 的声誉系统（ZK oracle）

使用 ML for Aztec Protocol（具有阴私功能的 zk-rollup）死力于合同级合规用具所需的时间破碎。

2. 机器学习即行状 (MLaaS) 透明；

3.ZK 极端/诓骗检测：

这种应用场景使得可创建针对可应用性/诓骗的 ZK 评释成为可能。极端检测模子不错在智能合约数据上进行闇练，并由 DAOs 本心看成趣味趣味趣味趣味的度量圭臬，以便粗略自动化安全表率，如更主动、退缩性地暂停合约。已有初创企业正在商榷在智能合约环境中使用 ML 模子进行安全意见的递次，因此 ZK 极端检测评释似乎是当然的下一步。

4.ML 推理的通用有用性评释：粗略节略评释和考证输出是给定模子和输入对的乘积。

5. 阴私 (ZKML)

6. 去中心化的 Kaggle：评释模子在某些测试数据上的准确率大于 x%，而不会炫耀权重。

7. 阴私保护推理：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，癌症测试成果）发送给患者。

据悉，此次调整是杭州园文局结合杭州实际，经过前期民意调查和充分论证，并按照日常开放所需财政投入、场馆规模、文物数量等标准对博物馆进行分类。

8.Worldcoin：

IrisCode 的可升级性：World ID 用户将粗略在他们的移动确立的加密存储中自我看护其生物特征，下载用于生成 IrisCode 的 ML 模子并在土产货创建零学问评释，以评释其 IrisCode 已得胜创建。这个 IrisCode 不错被无需许可地插入注册的 Worldcoin 用户之一，因为接收的智能合约不错考证零学问评释，从而考证 IrisCode 的创建。这意味着，要是 Worldcoin 昔时升级机器学习模子以一种大意与其之前版块兼容性的相貌创建 IrisCode，用户就不消再次去 Orb，而不错在确立上土产货创建这个零学问评释。

Orb 安全性：当今，Orb 在其受信任的环境中践诺几个诓骗和改削检测机制。关联词，咱们不错创建一个零学问评释，标明这些机制在拍摄图像和生成 IrisCode 时是行动的，以便为 Worldcoin 契约提供更好的活体保证，因为咱们不错总计详情这些机制在通盘 IrisCode 生成历程中皆将开动。

总之，ZKML 时间有着无为的应用出息，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畴，咱们征服 ZKML 的应用场景将会愈加各类化和无为化。