7 июня на форуме «2025 Web3 x AI Инновационный форум», организованном Ассоциацией студентов Блокчейн Цинхуа и Polyhedra, ассистент-профессор Шанхайского交通ного университета, соучредитель Polyhedra Ху Юнцунг выступил с ключевой речью на тему «Переосмысление границ доверия: новая парадигма доверительных внешних вычислений на основе ZK»; докторант Калифорнийского университета в Беркли, соучредитель и CTO Polyhedra Се Тяньчен выступил с речью на тему «AI+Web3: Перспективы и будущее ZKML».
В частности, Ся Тяньчэн отметил: «Сравнивать сложность проверки ликвидности и вычислений нельзя. Конкретно в применении моделей ИИ, первостепенная ценность ZKML (машинное обучение с нулевыми знаниями) заключается в проверке качества обслуживания. Например, в торговом боте пользователь может с помощью ZKML проверить качество работы робота.
Во-вторых, с ростом AI Agent и возможностью авторизации его чувствительных прав, ZKML может эффективно обеспечить безопасность AI agent, то есть пользователи могут исполнять роль верификатора, создавая систему доверия между человеком и AI agent. Кроме того, ZKML может предоставить функции рынка данных, функции аудита обучающих данных и т.д., которые сыграют важную роль в дальнейшем построении AI на блокчейне.
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Polyhedra 联创谢天成: ZKML может проверять качество AI-сервисов и строить систему доверия между человеком и AI-агентами.
7 июня на форуме «2025 Web3 x AI Инновационный форум», организованном Ассоциацией студентов Блокчейн Цинхуа и Polyhedra, ассистент-профессор Шанхайского交通ного университета, соучредитель Polyhedra Ху Юнцунг выступил с ключевой речью на тему «Переосмысление границ доверия: новая парадигма доверительных внешних вычислений на основе ZK»; докторант Калифорнийского университета в Беркли, соучредитель и CTO Polyhedra Се Тяньчен выступил с речью на тему «AI+Web3: Перспективы и будущее ZKML».
В частности, Ся Тяньчэн отметил: «Сравнивать сложность проверки ликвидности и вычислений нельзя. Конкретно в применении моделей ИИ, первостепенная ценность ZKML (машинное обучение с нулевыми знаниями) заключается в проверке качества обслуживания. Например, в торговом боте пользователь может с помощью ZKML проверить качество работы робота.
Во-вторых, с ростом AI Agent и возможностью авторизации его чувствительных прав, ZKML может эффективно обеспечить безопасность AI agent, то есть пользователи могут исполнять роль верификатора, создавая систему доверия между человеком и AI agent. Кроме того, ZKML может предоставить функции рынка данных, функции аудита обучающих данных и т.д., которые сыграют важную роль в дальнейшем построении AI на блокчейне.