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ZK ist ein großartiges Werkzeug, das in Bereichen, in denen Vertrauen erforderlich ist, ohne zentrale Autorität Vertrauen "nur durch Code" bieten kann.
Es scheint, dass der ZK Coprocessor, den Lagrange und @brevis_zk intensiv vorantreiben, nun schnell in der KI und Blockchain angenommen wird.
Vor 9 Stunden
AI benötigt ZK
: ZK-Beweise zur Gewährleistung des Vertrauens für on-device ausgeführte LLMs
Das ZK Coprocessor-Projekt @lagrangedev hat auf der von Google Cloud und HouseofZK veranstalteten Veranstaltung "Verifying Intelligence" eine Präsentation über die Bereitstellung von ZK-Beweisen für Googles Gemma3 gehalten.
Gemma 3 ist ein leichtgewichtiges, leistungsstarkes "on-device" LLM, das von Google entwickelt wurde. Im Gegensatz zu großen AI-Modellen wie GPT, die auf einem zentralen Server ausgeführt werden und Ergebnisse zurückerhalten, wird Gemma3 auf dem Gerät des Nutzers ausgeführt und führt Inferenz durch.
On-device LLMs ermöglichen die Nutzung von AI ohne Netzwerkverbindung und gewährleisten die Privatsphäre, da keine Daten an einen zentralen Server gesendet werden müssen.
Außerdem sind die Betriebskosten, die den Großteil der AI-Nutzungsgebühren ausmachen, die Kosten für die Berechnungen auf dem zentralen Server, was ebenfalls erheblich reduziert werden kann.
Allerdings bedeutet die lokale Ausführung des Modells auch, dass man nicht auf das Vertrauen in den zentralen Server zählen kann. Es besteht die Möglichkeit, dass die lokale Ausführungsumgebung manipuliert wurde, und man muss die Inferenzresultate 'selbst' vollständig vertrauen.
In solchen Fällen wird ein ZK Coprocessor wie Lagranges DeepProve verwendet. DeepProve erstellt die Ausgaben von Gemma3, die lokal ausgeführt wurden, in Form von ZK-Beweisen.
Durch diesen ZK-Beweis können Nutzer von Gemma3 automatisch überprüfen, dass
- das Modell die richtigen Eingabewerte erhalten hat,
- Gemma3 wie vorgesehen korrekt berechnet wurde,
- ohne die Offenlegung sensibler Informationen.
Tatsächlich passt die Kombination aus einem solchen leichtgewichtigen, lokal ausgeführten LLM und einem ZK Coprocessor sehr gut zu Blockchain + AI.
Durch die Bereitstellung von Inferenzresultaten über leichtgewichtige, leistungsstarke LLMs wie Gemma3 auf dezentralisierten Blockchain-Knoten und deren Einreichung als ZK-Beweise wird ein vertrauenswürdiges, verteiltes AI-System möglich.
Letztendlich ist eine ZK-Beweis-Infrastruktur, die Vertrauen gewährleisten kann, in der Ära der on-device Ausführung von AI unerlässlich.
AI-spezifische ZK Coprocessors wie Lagranges DeepProve werden eine wichtige Rolle dabei spielen.
877
Erfahrungen mit Sui und DEX teilen
Ich habe vor sehr langer Zeit, als Sui nur ein paar Hundert won kostete, DEX auf Sui erlebt. Damals gab es Cetus noch nicht und das jetzt angesagte @MMTFinance auch nicht.
Die schnellen Blockzeiten und Übertragungen ohne Genehmigung (Approve) waren definitiv ein berauschendes Erlebnis im Vergleich zur ersten Liebe Ethereum. In Bezug auf die Benutzererfahrung kann man sagen, dass es viel besser ist als Solana.
Aber der wichtigste Teil eines DEX ist die "Liquidität" und die "Größe des Ökosystems". Die meisten neu herauskommenden Token und Stablecoins sind EVM-basiert, und im Sui-Ökosystem gibt es nicht viele Token, mit denen man handeln kann.
Letztendlich wurde die DEX-Erfahrung auf Sui nach dem Ende des großen Wasserereignisses, das Sui veranstaltet hat, ungenießbar. Es gab einfach nichts zu handeln.
Um DeFi wiederzubeleben, ist Liquidität das A und O, und zwar zuerst Liquidität, dann Liquidität.
Egal wie gut das Momentum ist, wenn die Größe des Sui-Ökosystems nicht unterstützt, wird es nach dem TGE-Hype schnell wieder abkühlen.
Wie bei Solanas Meme-Coin-Meta braucht auch Sui etwas Neues, das Liquidität neben DeFi mitbringen kann.
Ich möchte auch DEX auf Sui mit einer großartigen Benutzererfahrung nutzen.
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AI benötigt ZK
: ZK-Beweise zur Gewährleistung des Vertrauens für on-device ausgeführte LLMs
Das ZK Coprocessor-Projekt @lagrangedev hat auf der von Google Cloud und HouseofZK veranstalteten Veranstaltung "Verifying Intelligence" eine Präsentation über die Bereitstellung von ZK-Beweisen für Googles Gemma3 gehalten.
Gemma 3 ist ein leichtgewichtiges, leistungsstarkes "on-device" LLM, das von Google entwickelt wurde. Im Gegensatz zu großen AI-Modellen wie GPT, die auf einem zentralen Server ausgeführt werden und Ergebnisse zurückerhalten, wird Gemma3 auf dem Gerät des Nutzers ausgeführt und führt Inferenz durch.
On-device LLMs ermöglichen die Nutzung von AI ohne Netzwerkverbindung und gewährleisten die Privatsphäre, da keine Daten an einen zentralen Server gesendet werden müssen.
Außerdem sind die Betriebskosten, die den Großteil der AI-Nutzungsgebühren ausmachen, die Kosten für die Berechnungen auf dem zentralen Server, was ebenfalls erheblich reduziert werden kann.
Allerdings bedeutet die lokale Ausführung des Modells auch, dass man nicht auf das Vertrauen in den zentralen Server zählen kann. Es besteht die Möglichkeit, dass die lokale Ausführungsumgebung manipuliert wurde, und man muss die Inferenzresultate 'selbst' vollständig vertrauen.
In solchen Fällen wird ein ZK Coprocessor wie Lagranges DeepProve verwendet. DeepProve erstellt die Ausgaben von Gemma3, die lokal ausgeführt wurden, in Form von ZK-Beweisen.
Durch diesen ZK-Beweis können Nutzer von Gemma3 automatisch überprüfen, dass
- das Modell die richtigen Eingabewerte erhalten hat,
- Gemma3 wie vorgesehen korrekt berechnet wurde,
- ohne die Offenlegung sensibler Informationen.
Tatsächlich passt die Kombination aus einem solchen leichtgewichtigen, lokal ausgeführten LLM und einem ZK Coprocessor sehr gut zu Blockchain + AI.
Durch die Bereitstellung von Inferenzresultaten über leichtgewichtige, leistungsstarke LLMs wie Gemma3 auf dezentralisierten Blockchain-Knoten und deren Einreichung als ZK-Beweise wird ein vertrauenswürdiges, verteiltes AI-System möglich.
Letztendlich ist eine ZK-Beweis-Infrastruktur, die Vertrauen gewährleisten kann, in der Ära der on-device Ausführung von AI unerlässlich.
AI-spezifische ZK Coprocessors wie Lagranges DeepProve werden eine wichtige Rolle dabei spielen.
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