Gần đây, tôi đã chú ý đến xu hướng các dự án kết hợp AI và mã hóa, và tôi đã thấy nhiều giải pháp kỹ thuật của tân binh. Có một dự án đã chơi một thủ thuật mới trong học máy không kiến thức - nhảy trực tiếp từ xác minh lý thuyết sang ứng dụng thực tế, vẫn còn hai bàn chải.

Điều bắt mắt nhất ở cấp độ kỹ thuật là sự kết hợp của hai thứ. Một là công nghệ cắt lát DSperse, chỉ đơn giản là chia nhỏ các tác vụ điện toán ML quá khổ đó thành các phần nhỏ có thể được xử lý song song và mỗi phần có thể tạo ra các bằng chứng không kiến thức một cách độc lập. Công cụ còn lại là công cụ JSTprove để chạy các bằng chứng này, nhanh hơn đáng kể so với giải pháp trước đó.

Sự gia tăng tốc độ xác minh zk có ý nghĩa gì đối với toàn bộ hệ sinh thái? Điều này có nghĩa là các mô hình ML không còn chạy với tốc độ rùa trên chuỗi và các tính toán AI phức tạp có thể được xác minh trong một thời gian chấp nhận được. Từ ý tưởng đến hạ cánh, nhiều dự án đã bị mắc kẹt trong một thời gian dài, và thực sự đáng chú ý để thấy ai đó thực sự đẩy nó lên cấp độ sản xuất.