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ZK es una herramienta increíble que puede proporcionar confianza "solo con código" en lugares donde se necesita confianza sin un ente central.
Parece que el ZK Coprocessor, que está siendo promovido arduamente por Lagrange y @brevis_zk, está comenzando a ser adoptado rápidamente en AI y blockchain.
Hace 5 horas
La IA necesita ZK
: Prueba ZK para garantizar la confianza en LLMs ejecutables en el dispositivo
El proyecto ZK Coprocessor de @lagrangedev hizo un anuncio sobre la provisión de pruebas ZK para Gemma3 de Google en el evento "Verifying Intelligence" organizado por Google Cloud y HouseofZK.
Gemma 3 es un LLM "en el dispositivo" de alto rendimiento y ligero desarrollado por Google. A diferencia de los grandes modelos de IA como GPT que se ejecutan en un servidor central y reciben resultados, Gemma3 se ejecuta en el dispositivo del usuario para realizar inferencias con un modelo ligero.
Los LLMs en el dispositivo permiten el uso de IA sin conexión a la red, y como no es necesario enviar datos a un servidor central, se garantiza la privacidad. Además, dado que la mayor parte del costo de uso de la IA como GPT proviene de los costos de computación del servidor central, esto también puede reducir significativamente esos costos.
Sin embargo, el hecho de que el modelo se ejecute localmente también significa que no se puede esperar la confianza del servidor central. Existe la posibilidad de que el entorno de ejecución local haya sido manipulado, y se debe confiar completamente en los resultados de inferencia 'por sí mismo'.
En este caso, se utiliza un ZK Coprocessor como DeepProve de Lagrange. DeepProve convierte la salida de Gemma3 ejecutada localmente en una forma de prueba ZK.
A través de esta prueba ZK, los usuarios que utilizan Gemma3 pueden
- verificar automáticamente que el modelo recibió los valores de entrada correctos,
- que Gemma3 calculó correctamente como se diseñó,
- sin exponer información sensible.
De hecho, la combinación de este tipo de LLM ligero y ejecutable localmente con ZK Coprocessor se alinea muy bien con blockchain + IA. Proporcionar resultados de inferencia a través de LLMs ligeros y de alto rendimiento como Gemma3 en nodos de blockchain descentralizados y presentarlos como pruebas ZK permite una IA distribuida confiable.
En última instancia, en la era de la ejecución de IA en el dispositivo, la infraestructura de prueba ZK que puede garantizar la confianza es esencial. Un ZK Coprocessor dedicado a la IA como DeepProve de Lagrange desempeñará un papel importante en esto.
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Experiencia de Dex en Sui y Yapping
Hace mucho tiempo, experimenté Dex en Sui cuando valía unos pocos cientos. En ese entonces no existía Cetus, ni tampoco el popular @MMTFinance de ahora.
Sin duda, el rápido tiempo de bloque y las transferencias sin aprobación (Approve) ofrecieron una experiencia maravillosa en comparación con mi primer amor, Ethereum. En términos de UX, se puede decir que es mucho mejor que Solana.
Sin embargo, la parte más importante de Dex es "liquidez" y "tamaño del ecosistema". La mayoría de los nuevos tokens y stablecoins son EVM, y en el ecosistema de Sui no hay muchos tokens para comerciar.
Al final, la experiencia de Dex en Sui se volvió insípida después de que terminó el evento de agua del Gran Río Dandong que se estaba derramando en Sui. No había nada con qué comerciar.
Para que DeFi resucite, lo primero y lo segundo es liquidez.
Por muy bien que se cree el momentum, si el tamaño del ecosistema de Sui no lo respalda, eventualmente el entusiasmo después del TGE se enfriará nuevamente.
Al igual que el meta de los meme coins de Solana, Sui también necesita algo nuevo que acompañe la liquidez además de DeFi.
Yo también quiero hacer Dex en Sui, que ofrece una experiencia de usuario increíble.
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La IA necesita ZK
: Prueba ZK para garantizar la confianza en LLMs ejecutables en el dispositivo
El proyecto ZK Coprocessor de @lagrangedev hizo un anuncio sobre la provisión de pruebas ZK para Gemma3 de Google en el evento "Verifying Intelligence" organizado por Google Cloud y HouseofZK.
Gemma 3 es un LLM "en el dispositivo" de alto rendimiento y ligero desarrollado por Google. A diferencia de los grandes modelos de IA como GPT que se ejecutan en un servidor central y reciben resultados, Gemma3 se ejecuta en el dispositivo del usuario para realizar inferencias con un modelo ligero.
Los LLMs en el dispositivo permiten el uso de IA sin conexión a la red, y como no es necesario enviar datos a un servidor central, se garantiza la privacidad. Además, dado que la mayor parte del costo de uso de la IA como GPT proviene de los costos de computación del servidor central, esto también puede reducir significativamente esos costos.
Sin embargo, el hecho de que el modelo se ejecute localmente también significa que no se puede esperar la confianza del servidor central. Existe la posibilidad de que el entorno de ejecución local haya sido manipulado, y se debe confiar completamente en los resultados de inferencia 'por sí mismo'.
En este caso, se utiliza un ZK Coprocessor como DeepProve de Lagrange. DeepProve convierte la salida de Gemma3 ejecutada localmente en una forma de prueba ZK.
A través de esta prueba ZK, los usuarios que utilizan Gemma3 pueden
- verificar automáticamente que el modelo recibió los valores de entrada correctos,
- que Gemma3 calculó correctamente como se diseñó,
- sin exponer información sensible.
De hecho, la combinación de este tipo de LLM ligero y ejecutable localmente con ZK Coprocessor se alinea muy bien con blockchain + IA. Proporcionar resultados de inferencia a través de LLMs ligeros y de alto rendimiento como Gemma3 en nodos de blockchain descentralizados y presentarlos como pruebas ZK permite una IA distribuida confiable.
En última instancia, en la era de la ejecución de IA en el dispositivo, la infraestructura de prueba ZK que puede garantizar la confianza es esencial. Un ZK Coprocessor dedicado a la IA como DeepProve de Lagrange desempeñará un papel importante en esto.
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