Sur la voie du développement de l'apprentissage automatique à connaissance nulle (zkML), nous avons rencontré de nombreux défis. Les pionniers ont déjà fait face à des problèmes tels que la Puissance de calcul insuffisante et la protection de la vie privée. Récemment, l'équipe Lagrange a affirmé qu'avec sa technologie DeepProve, elle avait non seulement résolu ces problèmes, mais également considérablement amélioré la vitesse de traitement. Cependant, nous ne pouvons nous empêcher de nous demander : cette route rapidement pavée, ses fondations sont-elles suffisamment solides ?
Dans le domaine du diagnostic médical, l'exactitude des preuves est cruciale ; dans la gestion des risques financiers, la véracité des données ne doit pas être compromise. Si nous voulons vraiment avancer à toute vitesse sur cette voie du zkML, nous devons garantir sa fiabilité. Car une fois qu'une erreur majeure se produit, les pertes qu'elle pourrait engendrer peuvent être difficiles à supporter.
Bien que la technologie zkML ait un avenir prometteur, nous devons rester prudents. Nous devons non seulement nous concentrer sur le développement rapide de la technologie, mais aussi nous assurer de sa stabilité et de sa fiabilité dans les applications réelles. Ce n'est qu'ainsi que zkML pourra réellement réaliser son potentiel révolutionnaire dans divers domaines, nous apportant des solutions intelligentes sécurisées et efficaces.
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AirDropMissed
· 07-22 20:50
Rentre vite, mais reste stable.
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screenshot_gains
· 07-22 20:50
L'opération de l'équipe L est trop imprudente.
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MemeTokenGenius
· 07-22 20:49
Cette technologie est-elle vraiment fiable ?
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WhaleWatcher
· 07-22 20:48
Je n'ose pas presser trop vite.
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GasFeeAssassin
· 07-22 20:47
Quel portefeuille peut économiser des frais de gas~
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SignatureDenied
· 07-22 20:35
Dis-moi de ne pas m'inquiéter, d'accord?
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0xInsomnia
· 07-22 20:23
bull est bull, c'est juste que ça prend un peu plus de temps à se débrouiller.
Sur la voie du développement de l'apprentissage automatique à connaissance nulle (zkML), nous avons rencontré de nombreux défis. Les pionniers ont déjà fait face à des problèmes tels que la Puissance de calcul insuffisante et la protection de la vie privée. Récemment, l'équipe Lagrange a affirmé qu'avec sa technologie DeepProve, elle avait non seulement résolu ces problèmes, mais également considérablement amélioré la vitesse de traitement. Cependant, nous ne pouvons nous empêcher de nous demander : cette route rapidement pavée, ses fondations sont-elles suffisamment solides ?
Dans le domaine du diagnostic médical, l'exactitude des preuves est cruciale ; dans la gestion des risques financiers, la véracité des données ne doit pas être compromise. Si nous voulons vraiment avancer à toute vitesse sur cette voie du zkML, nous devons garantir sa fiabilité. Car une fois qu'une erreur majeure se produit, les pertes qu'elle pourrait engendrer peuvent être difficiles à supporter.
Bien que la technologie zkML ait un avenir prometteur, nous devons rester prudents. Nous devons non seulement nous concentrer sur le développement rapide de la technologie, mais aussi nous assurer de sa stabilité et de sa fiabilité dans les applications réelles. Ce n'est qu'ainsi que zkML pourra réellement réaliser son potentiel révolutionnaire dans divers domaines, nous apportant des solutions intelligentes sécurisées et efficaces.