zkML pembelajaran mesin tanpa pengetahuan menghadapi tantangan kunci dalam aplikasinya: data input sering menyebabkan ukuran bukti membengkak secara signifikan, yang langsung mempengaruhi efisiensi dan skalabilitas sistem. Beberapa proyek menemukan solusi dengan mengoptimalkan proses pembuatan saksi—melakukan pra-pemrosesan cerdas sebelum pembuatan bukti, secara efektif mengurangi data redundan, sehingga secara drastis mengompresi ukuran bukti akhir. Pendekatan ini memiliki arti penting untuk meningkatkan kinerja bukti tanpa pengetahuan dalam aplikasi praktis, terutama dalam skenario yang sensitif terhadap biaya di blockchain.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
15 Suka
Hadiah
15
9
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
StakeTillRetire
· 2025-12-27 05:08
Astaga, akhirnya ada yang berpikir keras untuk mengoptimalkan hal ini, sebelumnya bukti zkML berukuran sangat besar sekali
Lihat AsliBalas0
SchrodingerAirdrop
· 2025-12-24 13:18
Wah, ini benar-benar solusi yang benar-benar berwawasan, bukan sekadar mengumpulkan teknologi untuk pamer kekuatan
Lihat AsliBalas0
NftBankruptcyClub
· 2025-12-24 06:17
Ini adalah jalan yang benar, akhirnya ada yang memikirkan untuk mengoptimalkan bagian ini, redundansi data sangat berbahaya
Lihat AsliBalas0
FarmToRiches
· 2025-12-24 05:50
Haha, akhirnya ada yang mengoptimalkan masalah ini, sebelumnya bukti volume memang menjadi mimpi buruk
Lihat AsliBalas0
NotFinancialAdviser
· 2025-12-24 05:46
Akhirnya ada yang mengerjakan masalah redundansi data zkML, hal ini selalu menjadi masalah hati saya
Lihat AsliBalas0
LongTermDreamer
· 2025-12-24 05:41
Hah, bukankah ini arah optimasi yang kita tunggu-tunggu? Tiga tahun yang lalu sudah ada yang mengatakan bahwa zkML akan mengubah segalanya, tetapi terjebak di ide ini, sekarang akhirnya ada yang berhasil menangani witness dengan baik. Jujur saja, melihat ada proyek yang benar-benar mengerjakan bagian pra-pemrosesan ini, saya cukup bersemangat, meskipun Holding saya tahun ini merugi parah... tetapi terobosan infrastruktur semacam ini adalah sesuatu yang bisa membalikkan keadaan dalam tiga tahun ke depan, mengerti?
Lihat AsliBalas0
SellLowExpert
· 2025-12-24 05:41
Ha, akhirnya ada yang mengoptimalkan titik sakit ini, masalah redundansi data sudah terlalu lama dibiarkan.
Lihat AsliBalas0
MerkleDreamer
· 2025-12-24 05:36
Wah, inilah pemikiran optimasi yang ingin saya lihat, proyek zkML sebelumnya langsung gagal karena proof yang terlalu berat.
Lihat AsliBalas0
LeekCutter
· 2025-12-24 05:26
Haha akhirnya ada yang memikirkan ini, pembuktian ekspansi selalu menjadi masalah yang sulit
Optimasi witness dengan pemikiran ini memang hebat, biaya on-chain yang bisa dihemat harus dihemat
Kalau benda ini benar bisa dikompres, probabilitas penerapan zkML jadi jauh lebih tinggi
Kedengarannya sederhana, tetapi implementasinya pasti akan banyak jebakan
Detail tentang pra-pemrosesan sebenarnya bagaimana, ingin melihat apakah ada jebakan
zkML pembelajaran mesin tanpa pengetahuan menghadapi tantangan kunci dalam aplikasinya: data input sering menyebabkan ukuran bukti membengkak secara signifikan, yang langsung mempengaruhi efisiensi dan skalabilitas sistem. Beberapa proyek menemukan solusi dengan mengoptimalkan proses pembuatan saksi—melakukan pra-pemrosesan cerdas sebelum pembuatan bukti, secara efektif mengurangi data redundan, sehingga secara drastis mengompresi ukuran bukti akhir. Pendekatan ini memiliki arti penting untuk meningkatkan kinerja bukti tanpa pengetahuan dalam aplikasi praktis, terutama dalam skenario yang sensitif terhadap biaya di blockchain.