Актуальні теми
#
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
Лід валідатора А41
ZK — це крутий інструмент, який може забезпечити довіру «просто за допомогою коду» там, де потрібна довіра без потреби в центральній структурі.
Співпроцесори ZK, на яких Лагранж і @brevis_zk наполегливо наполягають, також, схоже, швидко починають впроваджуватися в штучний інтелект і блокчейн.

Rejamong.eth9 годин тому
ШІ потрібен ЗК
: Докази ZK для забезпечення довіри до LLM виконання на пристрої
@lagrangedev, проект співпроцесора ZK, оголосив про надання доказів ZK для Gemma3 від Google на заході "Verifying Intelligence", організованому Google Cloud і HouseofZK.
Gemma 3 – це легкий, високопродуктивний LLM «на пристрої», розроблений компанією Google. На відміну від великих моделей штучного інтелекту, таких як GPT, які працюють на центральному сервері та отримують результати, Gemma3 є легкою моделлю, яка працює на пристрої користувача та робить висновки.
LLM на пристрої дозволяють використовувати штучний інтелект без підключення до мережі, забезпечуючи конфіденційність, оскільки дані не потрібно надсилати на центральний сервер.
Крім того, оскільки обчислювальні витрати центрального сервера становлять більшу частину плати за використання штучного інтелекту, такого як GPT, його перевага полягає в значному зниженні вартості цього.
Однак локальне використання моделі також означає, що ви не можете очікувати довіри від центрального сервера. Існує ймовірність того, що локальне середовище виконання було підроблено, і ви повинні повністю довіряти результатам висновків «самостійно».
У цьому випадку використовуються співпроцесори ZK, такі як DeepProven від Lagrange. DeepProve перетворює вихідні дані Gemma3, запущених локально, на доказ ZK.
За допомогою цього доказу ZK користувачі використовують Gemma3
- Модель отримує правильний вхід,
- Що Gemma3 була розрахована правильно, як було задумано
- Без розкриття конфіденційної інформації
Його можна буде пройти автоматичну верифікацію.
Фактично, ця форма легкого локального виконання LLM дуже добре поєднується з ZK Coprocessor з блокчейном + AI.
Децентралізовані вузли блокчейну можуть надавати результати висновків за допомогою легких і високопродуктивних LLM, таких як Gemma3, а потім створювати та надсилати їх як докази ZK, щоб увімкнути довірений децентралізований штучний інтелект.
Зрештою, в епоху виконання ШІ на пристрої важлива інфраструктура захисту ZK, яка може забезпечити довіру.
Співпроцесори ZK, специфічні для штучного інтелекту, такі як DeepProve від Lagrange, відіграватимуть вирішальну роль у цьому питанні.

878
Япін з досвідом Sui та Dex
Я зіткнувся з dex на Sui дуже давно, коли Sui було кілька сотень виграних. Кита тоді не було, та й гарячого @MMTFinance не було зараз.
Безумовно, швидкий час блокування та передача без схвалення (Approve) подарували мені екстатичний досвід у порівнянні з First Love Ethereum. У плані UX можна сказати, що він набагато кращий за Solana.
Але найважливішою частиною DEX є «ліквідність» і «розмір екосистеми». Більшість нових токенів і стейблкоїнів - це EVM, і в екосистемі Sui не так багато токенів для торгівлі.
Зрештою, враження від Dex на Sui втратили свій смак після водного заходу на річці Дедун, який був вилитий на Sui. Мені не було чим торгувати.
Для того, щоб DeFi вижив, перше – це ліквідність, а друге – ліквідність.
Незалежно від того, наскільки хорошим і хорошим є імпульс, якщо розмір власної екосистеми Sui не підтримується, вона в кінцевому підсумку знову охолоне після спалаху TGE.
Як і мемкоїн Solana Meta, Sui також потребує чогось нового для супроводу ліквідності, крім DeFi.
Я також хочу представити ряд чудових користувацьких досвідів.

5,66K
ШІ потрібен ЗК
: Докази ZK для забезпечення довіри до LLM виконання на пристрої
@lagrangedev, проект співпроцесора ZK, оголосив про надання доказів ZK для Gemma3 від Google на заході "Verifying Intelligence", організованому Google Cloud і HouseofZK.
Gemma 3 – це легкий, високопродуктивний LLM «на пристрої», розроблений компанією Google. На відміну від великих моделей штучного інтелекту, таких як GPT, які працюють на центральному сервері та отримують результати, Gemma3 є легкою моделлю, яка працює на пристрої користувача та робить висновки.
LLM на пристрої дозволяють використовувати штучний інтелект без підключення до мережі, забезпечуючи конфіденційність, оскільки дані не потрібно надсилати на центральний сервер.
Крім того, оскільки обчислювальні витрати центрального сервера становлять більшу частину плати за використання штучного інтелекту, такого як GPT, його перевага полягає в значному зниженні вартості цього.
Однак локальне використання моделі також означає, що ви не можете очікувати довіри від центрального сервера. Існує ймовірність того, що локальне середовище виконання було підроблено, і ви повинні повністю довіряти результатам висновків «самостійно».
У цьому випадку використовуються співпроцесори ZK, такі як DeepProven від Lagrange. DeepProve перетворює вихідні дані Gemma3, запущених локально, на доказ ZK.
За допомогою цього доказу ZK користувачі використовують Gemma3
- Модель отримує правильний вхід,
- Що Gemma3 була розрахована правильно, як було задумано
- Без розкриття конфіденційної інформації
Його можна буде пройти автоматичну верифікацію.
Фактично, ця форма легкого локального виконання LLM дуже добре поєднується з ZK Coprocessor з блокчейном + AI.
Децентралізовані вузли блокчейну можуть надавати результати висновків за допомогою легких і високопродуктивних LLM, таких як Gemma3, а потім створювати та надсилати їх як докази ZK, щоб увімкнути довірений децентралізований штучний інтелект.
Зрештою, в епоху виконання ШІ на пристрої важлива інфраструктура захисту ZK, яка може забезпечити довіру.
Співпроцесори ZK, специфічні для штучного інтелекту, такі як DeepProve від Lagrange, відіграватимуть вирішальну роль у цьому питанні.

1,59K
Найкращі
Рейтинг
Вибране