📢 #Gate广场征文活动第三期# 正式啓動!
🎮 本期聚焦:Yooldo Games (ESPORTS)
✍️ 分享獨特見解 + 參與互動推廣,若同步參與 Gate 第 286 期 Launchpool、CandyDrop 或 Alpha 活動,即可獲得任意獎勵資格!
💡 內容創作 + 空投參與 = 雙重加分,大獎候選人就是你!
💰總獎池:4,464 枚 $ESPORTS
🏆 一等獎(1名):964 枚
🥈 二等獎(5名):每人 400 枚
🥉 三等獎(10名):每人 150 枚
🚀 參與方式:
在 Gate廣場發布不少於 300 字的原創文章
添加標籤: #Gate广场征文活动第三期#
每篇文章需 ≥3 個互動(點讚 / 評論 / 轉發)
發布參與 Launchpool / CandyDrop / Alpha 任一活動的截圖,作爲獲獎資格憑證
同步轉發至 X(推特)可增加獲獎概率,標籤:#GateSquare 👉 https://www.gate.com/questionnaire/6907
🎯 雙倍獎勵機會:參與第 286 期 Launchpool!
質押 BTC 或 ESPORTS,瓜分 803,571 枚 $ESPORTS,每小時發放
時間:7 月 21 日 20:00 – 7 月 25 日 20:00(UTC+8)
🧠 寫作方向建議:
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,还显著提升了处理速度。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。