POL:零知识机器学习（ZKML）的应用和潜力_Polygon

作者：Callum/img/2023526103920/0.jpg" />

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4. ZKML的挑战

虽然ZKML在不断改进和优化，但该领域还处于早期发展阶段，仍存在一些从技术到实践的挑战：

零知识证明初创公司RISC Zero完成1200万美元种子轮融资:8月9日消息，零知识证明初创公司 RISC Zero 宣布完成 1200 万美元种子轮融资，Bain Capital Crypto 领投，Geometry 、D1 Ventures 和 Cota Capital 等参投。本轮所融资金将用于构建对开发人员友好的可扩展区块链。今年 3 月，RISC Zero 推出了零知识证明虚拟机，该虚拟机使开发人员能够构建零知识证明，并使用各种编程语言在任何计算机上执行。（The Block）[2022/8/9 12:13:26]

以最小的精度损失量化

Polygon联合创始人：承诺为零知识技术投资10亿美元:12月25日消息，Polygon联合创始人Sandeep Nailwal在接受采访时表示，根据PolygonScan浏览器，Polygon平均出块时间约为2.3秒，以太坊平均出块时间则是15秒。然后Gas费大概是0.001 MATIC。

关于投资零知识技术的目标，Nailwal回答称，“我们承诺为零知识技术投资10亿美元，我们认为这是区块链扩展的圣杯。隐私是第二个因素——这是每个人都会感到困惑的一个因素。因此，您可以使用ZK在以太坊上验证计算，而无需发回全部数据。相反，您只需证明在第二层上所有计算都是正确的，并将一个简洁的证明放回到以太坊。”

Nailwal还表示，“即使ETH 2.0升级已经实现，也不会提供足够的可扩展性。明年，PoS升级将保持一切不变；就像以太坊现在每秒有13笔交易（TPS），在PoS之后也许会达到20 TPS，但不会超过这个数字。所以这不会增加任何可扩展性。假设在三到五年内，即使实现分片，我们预测会有64个分片，每个分片每秒处理20笔交易，但总的来说还是每秒1280笔交易，对吗？这对整个世界来说还是不够的。”（Cointelegraph）[2021/12/25 8:03:07]

电路的大小，特别是当一个网络由多层组成时

动态 | 波场社区TRONZ团队已完成零知识证明匿名交易公测:波场社区TRONZ团队已完成零知识证明匿名交易公测，测试网已经顺利部署。匿名交易即将在波场TRON主网上线，现已开启主网MPC流程，社区用户均可参与。Github参考地址可见原文链接。[2019/12/31]

矩阵乘法的有效证明

对抗性攻击

这些挑战一是会影响到机器学习模型的准确性，二是会影响其成本和证明速度，三是模型窃取攻击的风险。

目前对于这些问题的改进正在进行，@0xPARC 在 2021 年的ZK-MNIST演示展示了如何在可验证电路中执行小规模MNIST图像分类模型；Daniel Kang 对ImageNet规模模型进行了同样的操作，目前 ImageNet 规模的模型的精度已经提高到 92%，预计将很快达到与更广泛的ML空间的进一步的硬件加速。

ZKML 仍处于早期开发阶段，但它已经开始展现不少成果，可以期待看到更多ZKML的链上创新应用。随着 ZKML 的不断发展，我们可以预见未来隐私保护机器学习将成为常态。

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