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原文标题：《AN 2024年宝马会现金网INTRODUCTION TO ZERO-KNOWLEDGE MACHINE LEARNING (ZKML)》2024年宝马会现金网

原文起原：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颠簸的一个推敲和开垦限度。但它是什么，有什么用处呢？领先，让咱们把这个术语主见成它的两个构成部分，并解释一下它们是什么。

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ag娱乐什么是 ZK？

零常识发挥注解是一种密码条约，其中一方（发挥注解者）不错向另一方（考据者）发挥注解一个给定的述说是真确的，而不走漏除该述说为真之外的任何附加信息。这是一个正在各个方面获取巨猛发扬的推敲限度，涵盖了从推敲到条约实施和应用的悉数方面。

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计较创建具有计较齐备性发挥注解的才能，其中发挥注解比实施计较自己要容易地多。（咱们称这种属性为「简易性」）。ZK 发挥注解也提供了隐藏计较中某些部分同期保握计较正确性的选项。（咱们称这种属性为「零常识性」）。

生成零常识发挥注解需要至极大的计较量，大要比原始计较贵 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分使其不切实质，因此不成计较零常识发挥注解。

联系词，在连年来密码学、硬件和分散式系统限度的跨越仍是使零常识发挥注解成为了越来越强盛的计较可行的采选。这些发扬仍是为不错使用计较密集型发挥注解的条约的创建提供了可能，从而扩大了新应用递次的筹谋空间。

ZK 使用案例

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零常识密码学是 Web3 空间中最流行的手艺之一，因为它允许开垦东谈主员构建可彭胀和/或独到的应用递次。以下是一些施行中若何使用它的示例（尽管请着重，这些面目中很多齐还在进行中）：

1. 通过 ZK rollups 彭胀以太坊

Starknet

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Scroll

Polygon Zero，Polygon Miden，Polygon zkEVM

zkSync

2. 构建保护隐痛的应用递次

Semaphore

MACI

Penumbra

Aztec Network

3. 身份原语和数据起原

WorldID

Sismo

回望着夏日的中国，必然就是一个荔枝的世界。

Clique

Axiom

4. 第一层条约

Zcash

Mina

跟着 ZK 手艺的进修，咱们服气将会出现新的应用递次的爆发，因为构建这些应用递次所使用的器用将需要更少的限度专科常识，对于开垦东谈主员来说将会愈加容易使用。

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机器学习是东谈主工智能（「AI」）限度的一个推敲地方，使得计较机不错自动从教育中学习和更正，无需明确地进行编程。它期骗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揣测或决策。机器学习的最终方针是开垦出粗略自合适学习、不需要东谈主类干扰以及在医疗保健、金融和交通等各个限度处治复杂问题的智能系统。

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最近，您可能仍是看到了大型讲话模子（如 chatGPT 和 Bard）以及文本到图像的模子（如 DALL-E 2、Midjourney 或 Stable Diffusion）的发扬。跟着这些模子变得越来越好，何况粗略实施更无为的任务，了解是哪个模子实施了这些操作就变得至极遑急，如故操作由东谈主类实施。在接下来的部分中，咱们将探讨这个念念路。

ZKML 的动机和刻下发奋

咱们生存在一个宇宙上，AI/ML 生成的内容越来越难以与东谈主类生成的内容隔离开来。零常识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。」咱们将粗略考据某个输出是否是由大型讲话模子（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暗示的模子所生成的。这些发挥注解的零常识属性将使咱们粗略笔据需要也隐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，在不显现输入到第三方的情况下，用户不错知谈他们的数据在模子推理后的成果（举例，在医疗行业）。

注：当咱们挑剔 ZKML 时，咱们是指创建 ML 模子推理设施的零常识发挥注解，而不是对于 ML 模子考试（它自己仍是至极计较密集）。当今，现存手艺水平的零常识系统加上高性能硬件仍然出入几个数目级，无法发挥注解刻下可用的大型讲话模子（LLMs）等雄壮的模子，然则在创建较小模子的发挥注解方面仍是获取了一些发扬。

咱们对零常识密码学在为 ML 模子创建发挥注解的险阻文中的现存手艺水平进行了一些推敲，并创建了一个团员有关推敲、著作、应用递次和代码库的著作集。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 发挥注解系统进行了基准测试，并排举了不同大小的多个模子。当今，使用像 plonky2 这么的发挥注解系统，在强盛的 AWS 机器上初始 50 秒操纵，不错为约 1800 万个参数的模子创建发挥注解。以下是该论文中的一张图表：

另一个旨在更正 ZKML 系统手艺水平的倡议是 Zkonduit 的 ezkl 库，它允许您创建对使用 ONNX 导出的 ML 模子的 ZK 发挥注解。这使得任何 ML 工程师齐粗略为他们的模子的推理设施创建 ZK 发挥注解，并向任何正确完毕的考据器发挥注解输出。

有几个团队正在更正 ZK 手艺，为 ZK 发挥注解里面发生的操作创建优化硬件，并针对特定用例构建这些条约的优化完毕。随脱手艺的进修，更大的模子将在较不彊盛的机器上短时天职进行 ZK 发挥注解。咱们但愿这些发扬将使新的 ZKML 应用递次和用例得以出现。

潜在的使用案例

为了详情 ZKML 是否适用于特定的应用，咱们不错接洽 ZK 密码学的特质将若何处治与机器学习有关的问题。这不错用一个 Venn 图来发挥：

界说：

1.Heuristic optimization—一种问题处治方法，它使用教育轨则或「启发式」来找到重荷的问题的好处治决策，而不是使用传统的优化方法。启发式优化方法旨在在相对的遑急性和优化难度下，在合理的时天职找到好的或「饱胀好」的处治决策，而不是尝试找到最优处治决策。

2.FHE ML—统统同态加密 ML 允许开垦东谈主员以保护隐痛的样子考试和评估模子；联系词，与 ZK 发挥注解不同，莫得办法通过密码学样子发挥注解所实施的计较的正确性。

像 Zama.ai 这么的团队正在从事这个限度的责任。

3.ZK vs Validity—在行业中，这些术语时时被互换使用，因为灵验性发挥注解是 ZK 发挥注解，不会隐藏计较或其成果的某些部分。在 ZKML 的险阻文中，大大齐刻下的应用递次齐期骗了 ZK 发挥注解的灵验性发挥注解方面。

4.Validity ML—ZK 发挥注解 ML 模子，在其中莫得计较或成果被守秘。它们发挥注解计较的正确性。

以下是一些潜在的 ZKML 用例示例：

1. 计较齐备性（灵验性 ML）

Modulus Labs

基于链上可考据的 ML 交往机器东谈主 - RockyBot

自我更正视觉区块链（示例）：

增强 Lyra 金融期权条约 AMM 的智能特质

为 Astraly 创建透明的基于 AI 的声誉系统（ZK oracle）

使用 ML for Aztec Protocol（具有隐痛功能的 zk-rollup）致力于于合同级合规器用所需的手艺破裂。

2. 机器学习即办事 (MLaaS) 透明；

3.ZK 非常/诓骗检测：

这种应用场景使得可创建针对可期骗性/诓骗的 ZK 发挥注解成为可能。非常检测模子不错在智能合约数据上进行考试，并由 DAOs 首肯行为敬爱的度量程序，以便粗略自动化安全递次，如更主动、退缩性地暂停合约。已有初创企业正在推敲在智能合约环境中使用 ML 模子进行安全办法的方法，因此 ZK 非常检测发挥注解似乎是当然的下一步。

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4.ML 推理的通用灵验性发挥注解：粗略松驰发挥注解和考据输出是给定模子和输入对的乘积。

5. 隐痛 (ZKML)

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6. 去中心化的 Kaggle：发挥注解模子在某些测试数据上的准确率大于 x%，而不会骄傲权重。

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7. 隐痛保护推理：将对私东谈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。

8.Worldcoin：

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IrisCode 的可升级性：World ID 用户将粗略在他们的移动建造的加密存储中自我守护其生物特征，下载用于生成 IrisCode 的 ML 模子并在土产货创建零常识发挥注解，以发挥注解其 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，因为袭取的智能合约不错考据零常识发挥注解，从而考据 IrisCode 的创建。这意味着，如若 Worldcoin 改日升级机器学习模子以一种温情与其之前版块兼容性的样子创建 IrisCode，用户就不消再次去 Orb，而不错在建造上土产货创建这个零常识发挥注解。

Orb 安全性：当今，Orb 在其受信任的环境中实施几个诓骗和变嫌检测机制。联系词，咱们不错创建一个零常识发挥注解，标明这些机制在拍摄图像和生成 IrisCode 时是行径的，以便为 Worldcoin 条约提供更好的活体保证，因为咱们不错统统详情这些机制在悉数这个词 IrisCode 生成进程中齐将初始。

总之，ZKML 手艺有着无为的应用出路，何况正在快速发展。跟着越来越多的团队和个东谈主加入到这个限度，咱们服气 ZKML 的应用场景将会愈加各样化和无为化。