📢 #Gate广场征文活动第三期# 正式启动!
🎮 本期聚焦:Yooldo Games (ESPORTS)
✍️ 分享独特见解 + 参与互动推广,若同步参与 Gate 第 286 期 Launchpool、CandyDrop 或 Alpha 活动,即可获得任意奖励资格!
💡 内容创作 + 空投参与 = 双重加分,大奖候选人就是你!
💰总奖池:4,464 枚 $ESPORTS
🏆 一等奖(1名):964 枚
🥈 二等奖(5名):每人 400 枚
🥉 三等奖(10名):每人 150 枚
🚀 参与方式:
在 Gate广场发布不少于 300 字的原创文章
添加标签: #Gate广场征文活动第三期#
每篇文章需 ≥3 个互动(点赞 / 评论 / 转发)
发布参与 Launchpool / CandyDrop / Alpha 任一活动的截图,作为获奖资格凭证
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🎯 双倍奖励机会:参与第 286 期 Launchpool!
质押 BTC 或 ESPORTS,瓜分 803,571 枚 $ESPORTS,每小时发放
时间:7 月 21 日 20:00 – 7 月 25 日 20:00(UTC+8)
🧠 写作方向建议:
Yooldo
在零知识机器学习(zkML)的发展道路上,我们遇到了不少挑战。先驱者们已经经历了算力不足和隐私保护等难题。最近,Lagrange团队声称通过其DeepProve技术,不仅解决了这些问题,还显着提升了处理速度。然而,我们不禁要问:这条快速铺就的道路,其基础是否足够稳固?
在医疗诊断领域,证明的准确性至关重要;在金融风控中,数据的真实性不容妥协。如果我们真的要在这条zkML之路上全速前进,我们必须确保其可靠性。因为一旦出现重大失误,其造成的损失可能是难以承受的。
zkML技术虽然前景广阔,但我们仍需谨慎。我们不仅要关注技术的快速发展,更要确保其在实际应用中的稳定性和可靠性。只有这样,zkML才能真正在各个领域发挥其revolucionar潜力,为我们带来安全、高效的智能化解决方案。