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Este artículo proporciona ejemplos del uso de ZKML para proteger la privacidad de los datos de entrada del modelo de IA y explora las posibilidades de combinar ZKML y la tecnología de IA.

Este artículo profundiza en cómo el compilador zkPyTorch lanzado por Polyhedra Network integra el marco de IA principal PyTorch con la tecnología zk-SNARKs, reduciendo el umbral de desarrollo para ZKML y logrando una verificación creíble y protección de la privacidad en el proceso de inferencia de aprendizaje automático. Cubre sus tres módulos centrales (preprocesamiento, cuantización, optimización de circuitos), tecnologías clave (DAG, tablas de búsqueda, convolución FFT), estrategias de optimización de circuitos de múltiples niveles y muestra avances en el rendimiento y la precisión de zkPyTorch a través de datos empíricos de VGG-16 y Llama-3.

Investigación de gate (2025.1.11-2025.1.17): El 20 de enero, Polyhedra presentó un nuevo Bootcamp de Cero Conocimiento con cinco pistas especializadas, incluyendo zkML, para impulsar el desarrollo de la tecnología de prueba de cero conocimiento y mejorar el ecosistema blockchain. Ese mismo día, Tether lanzó USDT0 en la red Ethereum Layer 2 de Kraken, Ink, una innovación que utiliza el estándar de token fungible omnicanal de LayerZero. El 21 de enero, EigenLayer implementó la actualización de su protocolo Rewards v2 en la mainnet, implementando su primera propuesta de mejora (ELIP-001). Además, el 21 de enero, la Fundación Ethereum destinó 50,000 ETH al ecosistema DeFi, con transacciones de prueba iniciales completadas en Aave.

Este artículo explora la integración de la inteligencia artificial y la tecnología blockchain en el sector de las finanzas descentralizadas (DeFi) y su potencial. A través de un análisis de protocolos inteligentes DeFi como Fyde Treasury y Mozaic Finance, el artículo demuestra la aplicación de la IA en la gestión de fondos y la evaluación de riesgos. También se discuten los desafíos que enfrenta la IA en DeFi, incluyendo problemas de descentralización y escalabilidad, e introduce la tecnología de aprendizaje automático de conocimiento cero (zkML), explicando cómo ayuda a abordar los desafíos de aplicar la IA en blockchain.

En el cruce de la cadena de bloques y la inteligencia artificial, ORA está abriendo nuevos horizontes al combinar IA, fuentes de datos ricas y capacidad de cálculo a escala arbitraria, rompiendo no solo las limitaciones de los contratos inteligentes, sino también otorgando a los desarrolladores un espacio innovador. El artículo detalla la tecnología principal y los productos de ORA, incluyendo aprendizaje automático de conocimiento cero, aprendizaje automático optimista y protección de la privacidad optimista. Descubre más sobre cómo ORA impulsa el desarrollo de la IA en la cadena.

Este artículo explora la posible integración de la IA y las criptomonedas, haciendo hincapié en que la verdadera integración implica incorporar las criptomonedas en los flujos de trabajo de la IA y potenciar la IA con las criptomonedas.

El objetivo de Allora Network es permitir que los nodos de la red de IA descentralizada colaboren mejor a través de una mejor estructura de incentivos; Al mismo tiempo, introduce formas más inteligentes de identificar detalles contextuales para mejorar la eficacia de los modelos de aprendizaje automático, logrando así una mayor eficiencia en los modelos de aprendizaje automático. Los aspectos más destacados del razonamiento y el juicio inteligentes eficientes se encuentran en el conocimiento de la situación y las estructuras de incentivos diferenciadas. Estas innovaciones permiten a la red proporcionar los mejores resultados de inferencia en cualquier entorno, al tiempo que proporciona una equidad justa para la contribución única de cada participante. adjudicar.

Descubre Nesa Network, una blockchain de Capa 1 que integra IA para inferencias seguras y descentralizadas. Conoce sus características, tokenómica, potencial de inversión y hoja de ruta futura.

La tecnología de la cadena de bloques, con su naturaleza descentralizada, está lista para desempeñar un papel crucial en la sociedad humana, especialmente ante la debilitación del dólar estadounidense y el surgimiento de la inteligencia artificial general (IAG).

El almacenamiento descentralizado, ejemplificado por las redes peer-to-peer, crea un disco duro global, sin confianza e inmutable. Arweave, un líder en este espacio, ofrece soluciones rentables que garantizan la permanencia, la inmutabilidad y la resistencia a la censura, esenciales para las crecientes necesidades de NFT y dApps.

HashKey Capital, uno de los VC de criptomonedas más activos, analiza y organiza regularmente los sectores de Web3, proporcionando un análisis exhaustivo de las diferentes vías de inversión para 2024.

Hyperbolic es una innovadora plataforma de inteligencia artificial de acceso abierto que ofrece recursos informáticos y servicios de inteligencia artificial rentables a través de su mercado descentralizado de GPU y tecnología de vanguardia. La plataforma permite inferencia de IA, alquiler de GPU y monetización de modelos de IA, lo que facilita a investigadores, empresas y desarrolladores comenzar mientras optimizan costos. A través de su arquitectura avanzada con la tecnología Proof of Sampling (PoSP) y spML, los usuarios pueden ejecutar tareas computacionales de forma segura y eficiente. Desde principiantes hasta profesionales, Hyperbolic ofrece herramientas y recursos poderosos para ayudar a los usuarios a explorar y avanzar en la tecnología de inteligencia artificial.

Este artículo profundiza en las aplicaciones y el potencial de la tecnología de agentes de inteligencia artificial dentro de Web3 y las criptomonedas. Se centra en el proyecto Spectral, explorando cómo aprovecha la cadena de bloques y la inteligencia artificial para mejorar la gobernanza descentralizada, la privacidad de los datos y las transacciones en cadena. El artículo también detalla su visión de una red de inteligencia artificial y el futuro desarrollo de la red InferChain.

El Protocolo Newton es un proyecto innovador de Web3 dedicado a establecer un sistema automatizado verificable para la economía en cadena. Al integrar el Entorno de Ejecución Confiable (TEE) y las tecnologías de Prueba de Conocimiento Cero (ZKP), Newton proporciona a los usuarios una solución automatizada segura y eficiente en cadena.

Este artículo introduce el flujo de trabajo del sistema de prueba ZK y explora los desafíos y estrategias de optimización para acelerar los cálculos de MSM y NTT.