"ZKML"

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本文舉例如使用ZKML來保護AI模型輸入資料的隱私，探索兩者結合的可能性。

本文深入解析 Polyhedra Network 推出的 zkPyTorch 編譯器如何將主流 AI 框架 PyTorch 與零知識證明（ZKP）技術融合，降低 ZKML 開發門檻，實現機器學習推理過程的可信驗證與隱私保護。涵蓋其三大核心模塊（預處理、量化、電路優化）、關鍵技術（DAG、查表函數、FFT 卷積）、多級電路優化策略，並通過 VGG-16 與 Llama-3 的實測數據，展示 zkPyTorch 在性能與精度上的突破。

Gate 研究院（2025.1.18-2025.1.24），1 月20 日，Polyhedra 啟動新的零知識訓練營，包含 zkML 等五個賽道。1 月20 日，Tether 宣佈在 Kraken 的以太坊二層網絡 Ink 上部署全新代幣 USDT0，這是一項基於 LayerZero 全鏈可替代代幣標準的重大創新。1 月 21 日，EigenLayer 宣佈其 Rewards v2 協議升級已於 1 月 21 日上線主網，標誌著首個 EigenLayer 改進提案（ELIP-001）的成功執行。1 月 21 日， 以太坊基金會將撥款 5 萬枚 ETH 參與 DeFi 生態，已在 Aave 上進行測試交易。

本文探討了人工智能和區塊鏈技術在去中心化金融（DeFi）領域的整合以及其潛力。通過對Fyde Treasury和Mozaic Finance等智能DeFi協議的分析，本文展示了人工智能在基金管理和風險評估方面的應用。它還討論了人工智能在DeFi中面臨的挑戰，包括去中心化和可擴展性問題，並介紹了零知識機器學習（zkML）技術，解釋了它如何幫助應對在區塊鏈中應用人工智能的挑戰。

本文從應用的角度重新審視可驗證AI方案，分析其在哪些場景中是剛需，以及在哪些場景中的需求相對較弱。最終探討以公鏈爲基礎的AI生態模式，併提出了橫曏與縱曏兩種不衕的髮展模式。

在区块链和人工智能的交汇点上，ORA 正在开辟新的前沿，通过结合 AI、丰富的数据来源和任意规模的运算能力，不仅打破了智能合约的限制，更赋予了开发者们创新空间。文中详细介绍了 ORA 的核心技术和产品，包括零知识机器学习、Optimistic 机器学习以及乐观隐私保护人工智能，了解更多 ORA 如何推动链上 AI 的发展。

加密貨幣和人工智能交叉領域的實驗受到的推動力與加密貨幣最有前景的應用案例相衕——即訪問無需許可和無需信任的協調層，更有效地促進價值轉移。

本文介紹了加密貨幣和人工智能的交集，公共區塊鏈的出現是計算機科學歷史上最深刻的進步之一， 而人工智能的髮展將會併且已經在對我們的世界産生深遠的影

本文討論AI與加密貨幣結合的潛力，強調真正的融合應該是將Crypto融入AI工作流和AI賦能Crypto的過程。

Allora網路的目標是通過更好的激勵結構，使去中心化AI網路中的節點能夠更好地協作;同時，它引入了更智慧的方法來識別上下文細節，以提高機器學習模型的有效性，從而實現更高效的高效智慧推理和判斷的關鍵亮點在於態勢感知和差異化的激勵結構。這些創新使網路能夠在任何環境中提供最佳推理結果，同時為每個參與者的獨特貢獻提供公平的公平。賞。

AI賽道的髮展與元宇宙有相似軌跡，都是從Web2延伸到Web3的産物。然而，與元宇宙的熱度相比，AI賽道的髮展更多依賴於OpenAI，大多項目還處於概念階段。

探索 Nesa Network，這是一個集成 AI 的第 1 層（Layer-1）區塊鏈，用於安全、去中心化推理。您將瞭解其功能、代幣經濟學、投資潛力和未來路線圖。

區塊鏈技術憑藉其去中心化的特性，預計將在人類社會中扮演關鍵角色，特別是在美元走弱和人工通用智能（AGI）崛起的情況下。

以點對點網路為例的分散式存儲創建了一個全域、無需信任且不可變的硬碟驅動器。Arweave是該領域的龍頭，提供具有成本效益的解決方案，確保持久性、不變性性和抗審查性性，這對於 NFT 和 dApp 不斷增長的需求至關重要。

HashKey Capital 作爲最爲活躍的Crypto VC 之一，內部定期會對 Web3 各賽道進行分析和梳理，並統整出 2024 不衕投資賽道的全麵解析。