Va fi zkML noua direcție a pistei zk?

Popularitatea recentă a Worldcoin a creat, de asemenea, un impuls suficient pentru o narațiune Web 3+AI s-a vorbit mult recent, zk Este de la sine înțeles că tehnologia trebuie menționată, iar ML este un subdomeniu al AI+Web3 a fost o narațiune populară în industrie, dar în prezent nu există un concept bun sau un caz de utilizare Conectează perfect cele două La recenta conferință din Muntenegru, Vitalik a lăudat și zkSNARK, împreună cu popularitatea Worldcoin, este de previzibil că zkML va ieși în evidență.

S-ar putea să nu fiți familiarizat cu zkML. Acest articol înlătură în principal ceața despre zkML, concentrându-se pe introducere, cazuri de utilizare și câteva proiecte potențiale ale zkML în mod oficial, deoarece nu există multe cazuri de utilizare pentru zkML în prezent, sper că puteți profitați de ocazie și aflați despre ea în avans. Fiți pregătiți pentru concepte și cazuri de utilizare noi.

Web 3 + ML

zkML combină proba de cunoaștere zero și învățarea automată. De fapt, în afara Web 3, ML nu mai este un cuvânt nou. Comerțul etc. Domeniile au atins un nivel superior prin tehnologia ML, iar ML a luat chiar o poziție dominantă în unele domenii. Prin urmare, zkML este, de asemenea, tendința generală în viitor metode de procesare pentru contractele inteligente.

Prin adăugarea de capabilități ML, contractele inteligente pot deveni mai autonome și mai dinamice, permițându-le să acționeze pe baza datelor în timp real în lanț, mai degrabă decât pe reguli statice. Contractele inteligente vor fi mai flexibile și adaptabile la mai multe scenarii, inclusiv la cele care este posibil să nu fi fost anticipate atunci când contractul a fost creat inițial. Mai simplu spus, capabilitățile ML vor extinde automatizarea, acuratețea, eficiența și flexibilitatea oricărui contract inteligent pe care îl punem în lanț.

În prezent, unul dintre motivele pentru care ML nu este adoptat pe scară largă în cripto este că costul de calcul al rulării acestor modele pe lanț este foarte mare. De exemplu, fastBERP - un tip de model de limbaj NLP, adoptarea acestui model necesită utilizarea de aproximativ 1800 MFLOPS (million floats aritmetică), care nu poate fi rulat direct pe EVM. În timp ce modelele de aplicații trebuie să facă predicții bazate pe date din lumea reală, pentru a avea contracte inteligente la scară ML, contractul trebuie să obțină astfel de predicții;

Al doilea motiv este necesitatea de a trata problema cadrului de încredere a modelelor ML. Unul este confidențialitatea: așa cum am menționat mai devreme, parametrii modelului sunt de obicei confidențiali Acest lucru va aduce unele probleme de încredere între proprietarii de modele și utilizatorii de modele. înțelege sau explică. Acești pași implică algoritmi complecși și cantități mari de date, care pot duce la rezultate incerte și uneori aleatorii, făcând din algoritmi vinovați de părtinire și chiar de discriminare. Și tehnologia zk poate rezolva această problemă de încredere foarte eficient.

Deci zkSNARK a apărut în acest moment Tehnologia zk din zkML se referă în principal la zkSNARK ne oferă o soluție: oricine poate rula un model în afara lanțului și poate genera o dovadă concisă și verificabilă care indică rezultatul așteptat. iar această dovadă poate fi publicată în lanț și capturată de contractul inteligent și poate îmbunătăți inteligența acestuia. Modelele ML necesită de obicei trei părți: date de antrenament, arhitectura modelului și parametrii modelului. Modelul antrenat poate deschide un spațiu de proiectare actualizat pentru contractele inteligente, atâta timp cât trece raționament și verificare. (Pregătirea modelului și inferența nu vor fi descrise în detaliu)

cazuri de utilizare zkML în cripto

Contractul inteligent adăugat cu zkSNARK +ML va avea, de asemenea, multe cazuri de utilizare.

DeFi

Oracole de învățare automată în afara lanțului verificabile

Combinate cu zkSNARK-uri combinate cu inferența verificată a modelelor ML, aceste oracole ML în afara lanțului pot fi folosite pentru a rezolva în mod fiabil piețele de predicție din lumea reală, contractele de protocol securizate și multe altele prin verificarea inferenței și publicarea dovezilor în lanț.

DeFi parametrizat ML

Multe subdiviziuni ale DeFi pot fi de fapt automatizate. De exemplu, protocoalele de creditare pot folosi modele ML pentru a actualiza parametrii în timp real. În timp ce protocoalele de creditare de astăzi au încredere în modelele în afara lanțului gestionate de organizații pentru a determina coeficienții de garanție, LTV, pragurile de lichidare etc., ML poate oferi o alternativă mai bună cu modele open source instruite de comunitate pe care oricine le poate rula și verifica.

Strategii automate de tranzacționare

O modalitate de a verifica randamentele unei strategii de tranzacționare este ca MP să ofere investitorilor diverse teste de bază într-o locație specifică. Furnizați dovada de verificare a raționamentului modelului financiar.

Domeniul de securitate

Monitorizare inteligentă a fraudei contractelor

În loc să aibă guvernare practică sau actori centralizați care controlează capacitatea de a suspenda contractele, modelele ML pot fi folosite pentru a detecta un posibil comportament rău intenționat și pentru a aplica procedurile de suspendare.

DID 和 Social

Înlocuiți cheile private cu autentificare biometrică (care este ceea ce face Worldcoin în prezent)

Gestionarea cheilor private este încă una dintre durerile de cap pentru utilizatorii Web3. Extragerea cheilor private prin recunoașterea facială sau alte elemente biometrice este o soluție posibilă pentru zkML, iar Worldcoin aplică acest lucru cu dispozitivul său Orb pentru a determina dacă cineva este o persoană reală fără a încerca să-i KYC și folosește tehnologia zk pentru a se asigura că rezultatul modelele sale ML nu dezvăluie datele personale ale utilizatorilor, realizând acest lucru prin diverși senzori de cameră și modele de învățare automată care analizează caracteristicile faciale și irisului.

Recomandări personalizate și filtrare de conținut pentru rețelele sociale Web3

În mod similar, unele rețele de socializare Web 3 pot obține cu ușurință preferințele și datele utilizatorilor, ne pot afișa câteva e-mailuri spam și link-uri false, iar multe link-uri false duc la furtul portofelelor utilizatorilor etc., dar prin tehnologia zkML putem evita o mulțime de conținut inutil. și link-uri de e-mail.

Economia creatorilor și jocurile

Reechilibrarea economiei în joc

Modelele ML pot fi folosite pentru a ajusta dinamic emiterea de tokenuri, furnizarea, distrugerea, pragurile de vot etc. Un model posibil este un contract de stimulare, care poate reechilibra economia în joc dacă se atinge un anumit prag de reechilibrare și se verifică dovada raționamentului.

Jocuri noi în lanț

Pot fi create jocuri de cooperare uman-AI și alte jocuri inovatoare în lanț, în care modelele AI neîncrezătoare acționează ca NPC-uri, iar toate acțiunile NPC sunt trimise în lanț cu instrucțiuni pe care oricine le poate verifica pentru a determina funcționarea corectă a modelului .

proiectul potențial ecologic zkML

Deoarece zkML este încă într-un stadiu incipient de dezvoltare, nu există multe proiecte care pot fi găsite. Următoarele sunt proiectele potențiale găsite pentru toată lumea:

Worldcoin

Nu voi intra în detalii despre Worldcoin Toată lumea ar trebui să fie familiarizată cu acesta. Vă rugăm să consultați „Dacă Worldcoin reușește, ce impact va avea asupra industriei de criptare?”.

Modulus Labs

Modulus Labs este unul dintre cele mai diverse proiecte ale zkML, construind tehnologia necesară pentru IA în lanț. Lucrați atât la cazurile de utilizare, cât și la cercetările aferente. În ceea ce privește aplicația, Modulus Labs a dezvoltat RockyBot, un bot de tranzacționare în lanț, și Leela vs. the World, un joc de șah în care oameni adevărați joacă împotriva unei instanțe verificabile în lanț a motorului de șah Leela.

uman

Giza este un protocol dedicat creșterii economiei prin AI, care permite implementarea modelelor AI în lanț folosind o abordare complet fără încredere, susținută de un parteneriat StarkWare, permițând în cele din urmă o piață care oferă căi alternative pentru dezvoltarea AI.

Zkaptcha

Zkaptcha se concentrează pe problema robotului în Web3, protejează contractele inteligente de atacurile roboților, folosește dovezi fără cunoștințe pentru a crea contracte inteligente care sunt rezistente la atacurile Sybil și oferă servicii de coduri de verificare pentru contractele inteligente. În prezent, proiectul permite utilizatorilor finali să genereze o dovadă a muncii umane prin completarea unui cod de verificare. În viitor, Zkaptcha va moșteni zkML și va lansa un serviciu similar cu codul de verificare Web 2 existent, dar poate analiza și comportamente precum mișcarea mouse-ului. pentru a determina performanța utilizatorului Dacă este o persoană reală.

Concluzie

În prezent, se pare că nu există multe produse în domeniul combinării zkML și cripto vor fi în continuare unele probleme întâmpinate în procesul de construire a unor astfel de produse și ar putea avea nevoie de mai multe îmbunătățiri și optimizări. Dar, odată cu combinația zkSNARK și ML, avem motive să credem că puterea zkML poate aduce perspective și dezvoltare mai bune pentru cripto. De asemenea, așteptăm cu nerăbdare produse mai diverse în acest domeniu Mediu ML Trusted, iar în viitor, pe lângă inovarea produselor, poate genera și inovație în modelele de afaceri cripto, deoarece în această lume sălbatică și anarhică Web 3, descentralizarea, tehnologia cripto și încrederea sunt cele mai importante facilități de bază.