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ZK è uno strumento fantastico che può fornire fiducia "solo attraverso il codice" in luoghi dove è necessaria fiducia senza un'autorità centrale. Sembra che il ZK Coprocessor, che Lagrange e @brevis_zk stanno spingendo con impegno, stia ora iniziando a essere rapidamente adottato nell'AI e nella blockchain.
10 ore fa
L'AI ha bisogno di ZK
: prova ZK per garantire la fiducia nell'esecuzione di LLM on-device
Il progetto ZK Coprocessor di @lagrangedev ha annunciato la fornitura di prove ZK per Gemma3 di Google durante l'evento "Verifying Intelligence" organizzato da Google Cloud e HouseofZK.
Gemma 3 è un LLM "on-device" leggero e ad alte prestazioni sviluppato da Google. A differenza dei grandi modelli AI come GPT che vengono eseguiti su server centrali e restituiscono i risultati, Gemma3 è un modello leggero che esegue inferenze sul dispositivo dell'utente.
Gli LLM on-device consentono di utilizzare l'AI senza connessione di rete e garantiscono la privacy poiché i dati non devono essere inviati a un server centrale.
Inoltre, poiché gran parte dei costi associati all'uso dell'AI come GPT deriva dai costi di calcolo del server centrale, questo approccio offre anche un vantaggio significativo in termini di riduzione dei costi.
Tuttavia, il fatto che il modello venga eseguito localmente implica che non ci si può fidare del server centrale. C'è la possibilità che l'ambiente di esecuzione locale sia stato manomesso e i risultati delle inferenze devono essere "completamente" fidati da soli.
In questi casi, viene utilizzato un ZK Coprocessor come DeepProve di Lagrange. DeepProve genera l'output di Gemma3 eseguito localmente sotto forma di prova ZK.
Grazie a questa prova ZK, gli utenti che utilizzano Gemma3 possono
- verificare automaticamente che il modello abbia ricevuto valori di input corretti,
- che Gemma3 abbia calcolato correttamente come progettato,
- senza esporre informazioni sensibili.
In effetti, l'incontro tra LLM leggeri eseguiti localmente e ZK Coprocessor si adatta molto bene anche a blockchain + AI.
Fornendo risultati di inferenza tramite LLM leggeri e ad alte prestazioni come Gemma3 su nodi blockchain decentralizzati e presentando questi risultati come prove ZK, diventa possibile avere un'AI distribuita affidabile.
In definitiva, nell'era dell'esecuzione on-device dell'AI, un'infrastruttura di prova ZK che garantisca la fiducia è essenziale.
I ZK Coprocessor dedicati all'AI come DeepProve di Lagrange svolgeranno un ruolo importante in questo.
1,41K
Fare trading su Dex con l'esperienza di Sui
Ho avuto un'esperienza su Dex con Sui quando il suo valore era di poche centinaia di won, molto tempo fa. All'epoca non c'era Cetus e nemmeno il popolare @MMTFinance di oggi.
Sicuramente, il tempo di blocco veloce e le transazioni senza approvazione hanno offerto un'esperienza entusiasmante rispetto al mio primo amore, Ethereum. Dal punto di vista dell'UX, si può dire che sia molto superiore a Solana.
Tuttavia, la parte più importante di un Dex è "liquidità" e "dimensione dell'ecosistema". La maggior parte dei nuovi token e stablecoin sono EVM, e nell'ecosistema di Sui non ci sono molti token da scambiare.
Alla fine, l'esperienza su Dex di Sui è diventata insipida dopo la fine dell'evento del grande fiume Dandong che Sui stava offrendo. Non c'era nulla da scambiare.
Per far rivivere DeFi, la liquidità è la prima e la seconda cosa da considerare.
Anche se il momentum è ben costruito e positivo, se la dimensione dell'ecosistema di Sui non è supportata, alla fine l'entusiasmo dopo il TGE si spegnerà.
Proprio come il meme coin meta di Solana, anche Sui ha bisogno di qualcosa di nuovo che porti liquidità oltre a DeFi.
Anch'io voglio fare trading su Dex in Sui con un'esperienza utente straordinaria.
5,7K
L'AI ha bisogno di ZK
: prova ZK per garantire la fiducia nell'esecuzione di LLM on-device
Il progetto ZK Coprocessor di @lagrangedev ha annunciato la fornitura di prove ZK per Gemma3 di Google durante l'evento "Verifying Intelligence" organizzato da Google Cloud e HouseofZK.
Gemma 3 è un LLM "on-device" leggero e ad alte prestazioni sviluppato da Google. A differenza dei grandi modelli AI come GPT che vengono eseguiti su server centrali e restituiscono i risultati, Gemma3 è un modello leggero che esegue inferenze sul dispositivo dell'utente.
Gli LLM on-device consentono di utilizzare l'AI senza connessione di rete e garantiscono la privacy poiché i dati non devono essere inviati a un server centrale.
Inoltre, poiché gran parte dei costi associati all'uso dell'AI come GPT deriva dai costi di calcolo del server centrale, questo approccio offre anche un vantaggio significativo in termini di riduzione dei costi.
Tuttavia, il fatto che il modello venga eseguito localmente implica che non ci si può fidare del server centrale. C'è la possibilità che l'ambiente di esecuzione locale sia stato manomesso e i risultati delle inferenze devono essere "completamente" fidati da soli.
In questi casi, viene utilizzato un ZK Coprocessor come DeepProve di Lagrange. DeepProve genera l'output di Gemma3 eseguito localmente sotto forma di prova ZK.
Grazie a questa prova ZK, gli utenti che utilizzano Gemma3 possono
- verificare automaticamente che il modello abbia ricevuto valori di input corretti,
- che Gemma3 abbia calcolato correttamente come progettato,
- senza esporre informazioni sensibili.
In effetti, l'incontro tra LLM leggeri eseguiti localmente e ZK Coprocessor si adatta molto bene anche a blockchain + AI.
Fornendo risultati di inferenza tramite LLM leggeri e ad alte prestazioni come Gemma3 su nodi blockchain decentralizzati e presentando questi risultati come prove ZK, diventa possibile avere un'AI distribuita affidabile.
In definitiva, nell'era dell'esecuzione on-device dell'AI, un'infrastruttura di prova ZK che garantisca la fiducia è essenziale.
I ZK Coprocessor dedicati all'AI come DeepProve di Lagrange svolgeranno un ruolo importante in questo.
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