我读过：

ZK + AI = ZKML -> 应用于人工智能机器学习的零知识。

🔶 人工智能和区块链的问题

从历史上看，三个主要障碍阻碍了人工智能在去中心化环境中的使用：

1. 所有节点冗余计算以达成共识。

2.保持输入数据（模型）的私密性。

3.实施链上机器学习模型需要昂贵的gas费。

然而，今天我们看到 ZK 技术和天然气在大多数基础设施中变得越来越便宜，允许在去中心化环境中使用人工智能。

🔶 谁脱颖而出

我看到 @MinaProtocol 对在 ZKML 中构建非常鼓励。这为开发人员开辟了新的可能性，使他们能够创建利用预测分析进行财务预测或利用图像识别来增强用户安全的 ZK 应用程序，同时保留零知识证明的隐私保证。

$MINA 的想法是利用 ONNX 语言，这是一种可以以标准化方式表示 ML 模型的编程语言。

🔶 适用性

- Rocky Bot：一种链下交易机器人，可生成其计算过程的 ZK 证明，允许在不泄露敏感信息的情况下验证其操作。

- 去中心化的人工智能工作流程：多个模型可以链接在一起以完成复杂的任务（例如分析法律文档或医学图像），同时保护隐私。

下一条推文中的推荐链接⬇️⬇️