7 червня на «2025 Web3 x AI Innovation Forum», спільно організованому Студентською асоціацією блокчейну Університету Цінхуа та Polyhedra, Ху Юньцун, доцент Шанхайського університету Цзяо Тун і співзасновник Polyhedra, виступив з ключовою доповіддю «Зміна межі довіри: нова парадигма довірчих аутсорсингових обчислень на основі ZK». Тяньчен Се, доктор філософії з Каліфорнійського університету в Берклі та технічний директор Polyhedra Co-Creation, виступив з ключовою доповіддю на тему «AI+Web3: перспективи та майбутнє ZKML».
Зокрема, Це сказав: «Складність перевірки ліквідності не така ж, як у обчислень. Коли справа доходить до додатків моделей штучного інтелекту, основна цінність ZKML (машинного навчання з нульовим розголошенням) полягає в перевірці якості обслуговування. Наприклад, у торгових ботах користувачі можуть перевірити якість роботи бота через ZKML.
По-друге, з ростом AI Agent та можливістю надання їм чутливих прав, ZKML може ефективно забезпечити безпеку AI agent, тобто користувач може виступати в ролі валідатора, створюючи довірчу систему між людиною та AI agent. Крім того, ZKML також може надати функцію ринку даних, функцію аудиту навчальних даних тощо, що відіграє важливу роль у подальшій побудові AI на блокчейні.
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Полігедра Лянчуан Сє Тяньчєн: ZKML відіграватиме ключову роль у перевірці якості послуг штучного інтелекту та встановленні системи довіри.
7 червня на «2025 Web3 x AI Innovation Forum», спільно організованому Студентською асоціацією блокчейну Університету Цінхуа та Polyhedra, Ху Юньцун, доцент Шанхайського університету Цзяо Тун і співзасновник Polyhedra, виступив з ключовою доповіддю «Зміна межі довіри: нова парадигма довірчих аутсорсингових обчислень на основі ZK». Тяньчен Се, доктор філософії з Каліфорнійського університету в Берклі та технічний директор Polyhedra Co-Creation, виступив з ключовою доповіддю на тему «AI+Web3: перспективи та майбутнє ZKML».
Зокрема, Це сказав: «Складність перевірки ліквідності не така ж, як у обчислень. Коли справа доходить до додатків моделей штучного інтелекту, основна цінність ZKML (машинного навчання з нульовим розголошенням) полягає в перевірці якості обслуговування. Наприклад, у торгових ботах користувачі можуть перевірити якість роботи бота через ZKML.
По-друге, з ростом AI Agent та можливістю надання їм чутливих прав, ZKML може ефективно забезпечити безпеку AI agent, тобто користувач може виступати в ролі валідатора, створюючи довірчу систему між людиною та AI agent. Крім того, ZKML також може надати функцію ринку даних, функцію аудиту навчальних даних тощо, що відіграє важливу роль у подальшій побудові AI на блокчейні.