На шляху розвитку машинного навчання з нульовими знаннями (zkML) ми стикнулися з багатьма викликами. Піонери вже зіткнулися з проблемами недостатньої Обчислювальної потужності та захисту конфіденційності. Нещодавно команда Lagrange стверджувала, що за допомогою своєї технології DeepProve не тільки вирішила ці проблеми, але й значно підвищила швидкість обробки. Однак ми не можемо не запитати: чи є ця швидко прокладена дорога достатньо міцною?
У сфері медичної діагностики точність доказів є надзвичайно важливою; у фінансовому ризик-менеджменті автентичність даних не підлягає компромісу. Якщо ми справді хочемо з усією швидкістю просуватися цим шляхом zkML, ми повинні забезпечити його надійність. Бо як тільки виникне серйозна помилка, завдані збитки можуть бути нестерпними.
Хоча технологія zkML має великі перспективи, ми повинні бути обережними. Ми повинні звертати увагу не тільки на швидкий розвиток технології, але й на забезпечення її стабільності та надійності в практичному застосуванні. Лише так zkML зможе справді реалізувати свій революційний потенціал у різних сферах, надаючи нам безпечні та ефективні інтелектуальні рішення.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
На шляху розвитку машинного навчання з нульовими знаннями (zkML) ми стикнулися з багатьма викликами. Піонери вже зіткнулися з проблемами недостатньої Обчислювальної потужності та захисту конфіденційності. Нещодавно команда Lagrange стверджувала, що за допомогою своєї технології DeepProve не тільки вирішила ці проблеми, але й значно підвищила швидкість обробки. Однак ми не можемо не запитати: чи є ця швидко прокладена дорога достатньо міцною?
У сфері медичної діагностики точність доказів є надзвичайно важливою; у фінансовому ризик-менеджменті автентичність даних не підлягає компромісу. Якщо ми справді хочемо з усією швидкістю просуватися цим шляхом zkML, ми повинні забезпечити його надійність. Бо як тільки виникне серйозна помилка, завдані збитки можуть бути нестерпними.
Хоча технологія zkML має великі перспективи, ми повинні бути обережними. Ми повинні звертати увагу не тільки на швидкий розвиток технології, але й на забезпечення її стабільності та надійності в практичному застосуванні. Лише так zkML зможе справді реалізувати свій революційний потенціал у різних сферах, надаючи нам безпечні та ефективні інтелектуальні рішення.