Актуальные темы
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Rejamong.eth
Провод валидатора А41
ZK — это замечательный инструмент, который может предоставить доверие "только с помощью кода" в местах, где это доверие необходимо, без центрального субъекта.
Похоже, что ZK Coprocessor, который активно продвигают Лагранж и @brevis_zk, теперь быстро начинает внедряться в AI и блокчейн.
5 часов назад
AI нуждается в ZK
: ZK-доказательства для обеспечения доверия к LLM, работающим на устройстве
Проект ZK Coprocessor @lagrangedev представил ZK-доказательства для Gemma3 от Google на мероприятии "Verifying Intelligence", организованном Google Cloud и HouseofZK.
Gemma 3 — это легковесный высокопроизводительный "он-устройство" LLM, разработанный Google. В отличие от крупных AI-моделей, таких как GPT, которые выполняются на центральном сервере и получают результаты, Gemma3 выполняется на устройстве пользователя и делает выводы с помощью легковесной модели.
Он-устройство LLM позволяет использовать AI без сетевого подключения, и поскольку данные не отправляются на центральный сервер, обеспечивается конфиденциальность.
Кроме того, поскольку большая часть затрат на использование AI, подобного GPT, связана с вычислительными затратами центрального сервера, это также значительно снижает эти расходы.
Однако то, что модель работает локально, также означает, что нельзя ожидать доверия к центральному серверу. Существует вероятность, что локальная среда выполнения могла быть подделана, и результаты вывода необходимо "полностью" доверять.
В таких случаях используется ZK Coprocessor, такой как DeepProve от Lagrange. DeepProve преобразует вывод Gemma3, выполненный локально, в форму ZK-доказательства.
С помощью этого ZK-доказательства пользователи Gemma3 могут
- автоматически проверять, что модель получила правильные входные данные,
- что Gemma3 вычисляла правильно, как было задумано,
- без раскрытия конфиденциальной информации.
На самом деле, встреча легковесного локального LLM и ZK Coprocessor очень хорошо сочетается с блокчейном + AI.
Децентрализованные узлы блокчейна могут предоставлять результаты вывода с помощью легковесного высокопроизводительного LLM, такого как Gemma3, и представлять их в виде ZK-доказательства, что позволяет создать надежный распределенный AI.
В конечном итоге, в эпоху выполнения AI на устройстве инфраструктура ZK-доказательства, обеспечивающая доверие, становится необходимой.
Специальный ZK Coprocessor для AI, такой как DeepProve от Lagrange, сыграет важную роль в этом.
611
Опыт использования Sui и DEX
Я давно испытал DEX на Sui, когда Sui стоил всего несколько сотен. Тогда не было ни Cetus, ни сейчас популярного @MMTFinance.
Безусловно, быстрые блоки и отсутствие необходимости в подтверждении (Approve) сделали этот опыт захватывающим по сравнению с первой любовью — Эфириумом. С точки зрения UX, это гораздо лучше, чем у Соланы.
Но самая важная часть DEX — это "ликвидность" и "размер экосистемы". Большинство новых токенов и стейблкоинов основаны на EVM, и в экосистеме Sui не так много токенов для торговли.
В конечном итоге, опыт DEX на Sui стал менее интересным после окончания события с большим количеством ликвидности. Торговать было нечем.
Чтобы DeFi возродился, прежде всего нужна ликвидность, и во-вторых, ликвидность.
Как бы хорошо ни был создан моментум, если размер экосистемы Sui не поддерживает его, то после всплеска TGE интерес снова угаснет.
Как и в случае с мемкоинами на Солане, Sui также нуждается в чем-то новом, что обеспечит ликвидность помимо DeFi.
Я тоже хочу использовать DEX на Sui с потрясающим пользовательским опытом.
4,28K
AI нуждается в ZK
: ZK-доказательства для обеспечения доверия к LLM, работающим на устройстве
Проект ZK Coprocessor @lagrangedev представил ZK-доказательства для Gemma3 от Google на мероприятии "Verifying Intelligence", организованном Google Cloud и HouseofZK.
Gemma 3 — это легковесный высокопроизводительный "он-устройство" LLM, разработанный Google. В отличие от крупных AI-моделей, таких как GPT, которые выполняются на центральном сервере и получают результаты, Gemma3 выполняется на устройстве пользователя и делает выводы с помощью легковесной модели.
Он-устройство LLM позволяет использовать AI без сетевого подключения, и поскольку данные не отправляются на центральный сервер, обеспечивается конфиденциальность.
Кроме того, поскольку большая часть затрат на использование AI, подобного GPT, связана с вычислительными затратами центрального сервера, это также значительно снижает эти расходы.
Однако то, что модель работает локально, также означает, что нельзя ожидать доверия к центральному серверу. Существует вероятность, что локальная среда выполнения могла быть подделана, и результаты вывода необходимо "полностью" доверять.
В таких случаях используется ZK Coprocessor, такой как DeepProve от Lagrange. DeepProve преобразует вывод Gemma3, выполненный локально, в форму ZK-доказательства.
С помощью этого ZK-доказательства пользователи Gemma3 могут
- автоматически проверять, что модель получила правильные входные данные,
- что Gemma3 вычисляла правильно, как было задумано,
- без раскрытия конфиденциальной информации.
На самом деле, встреча легковесного локального LLM и ZK Coprocessor очень хорошо сочетается с блокчейном + AI.
Децентрализованные узлы блокчейна могут предоставлять результаты вывода с помощью легковесного высокопроизводительного LLM, такого как Gemma3, и представлять их в виде ZK-доказательства, что позволяет создать надежный распределенный AI.
В конечном итоге, в эпоху выполнения AI на устройстве инфраструктура ZK-доказательства, обеспечивающая доверие, становится необходимой.
Специальный ZK Coprocessor для AI, такой как DeepProve от Lagrange, сыграет важную роль в этом.
1,28K
Топ
Рейтинг
Избранное