1/ JSTprove V2 đã có mặt. Đây là một bản nâng cấp lớn cho bộ zkML của chúng tôi với các mạch nhanh hơn, nhiều lớp hỗ trợ hơn, khả năng tương thích mô hình rộng hơn và trải nghiệm phát triển tốt hơn rất nhiều. Một bước tiến lớn hướng tới ML có thể xác minh và thực tiễn.

2/ Chúng tôi đã triển khai hai tối ưu hóa mạch chính. Chúng tôi đã thay thế các kiểm tra khoảng đắt tiền bằng các bảng tra cứu, và thêm thuật toán Freivalds để xác minh ma trận xác suất nhanh. Cả hai đều giảm đáng kể các ràng buộc và chi phí chứng minh.

3/ Tại sao điều này quan trọng: Kiểm tra khoảng giá trị xuất hiện ở khắp nơi trong các mạch ML (ReLU, tái tỷ lệ, max/min, v.v.) và chúng rất tốn kém. Thay thế chúng bằng bảng tra cứu giúp tiết kiệm các ràng buộc trên hầu hết mọi mô hình và mang lại lợi ích hiệu suất ngay lập tức.

4/ Đối với các phép toán ma trận lớn, chúng tôi hiện đang sử dụng thuật toán Freivalds. Thay vì xác minh theo thời gian bậc ba, chúng tôi áp dụng các kiểm tra xác suất theo thời gian bậc hai khi có thể, giảm đáng kể chi phí xác minh các phép toán GEMM lớn và các phép toán tương tự.

5/ Chúng tôi cũng đã mở rộng hỗ trợ lớp ONNX. JSTprove giờ đây hỗ trợ Add, Sub, Mul, Max, Min, Clip, 4D MaxPool (tạm thời), và BatchNorm, mở khóa một lớp mô hình thực tế rộng hơn nhiều.

6/ JSTprove không còn giả định một đầu vào và đầu ra duy nhất. Chúng tôi hiện hỗ trợ các đồ thị ONNX với nhiều đầu vào và đầu ra. Điều này yêu cầu phải tái cấu trúc sâu rộng trên phần giữa và backend Rust, nhưng mở rộng khả năng tương thích của mô hình một cách đáng kể.

7/ Chúng tôi cũng đã xây dựng lại khung thử nghiệm. Bây giờ bạn có thể kiểm tra từng lớp riêng lẻ, chạy các bài kiểm tra toàn bộ quy trình (chuẩn hóa → mạch → nhân chứng → chứng minh → xác minh), kiểm tra các hình dạng và tham số, và nhận được các lỗi hữu ích, chính xác cho các mô hình không được hỗ trợ.

8/ Việc thêm các lớp như BatchNorm đã buộc chúng tôi phải dọn dẹp và phân tách các phần lớn của backend. Điều này giúp việc thêm và tối ưu hóa các lớp trong tương lai nhanh hơn, an toàn hơn và dễ hiểu hơn.

9/ Kết quả: JSTprove V2 nhanh hơn, rẻ hơn để chứng minh, biểu đạt hơn, mạnh mẽ hơn và sẵn sàng cho các mô hình thực tế phức tạp hơn nhiều. Đây là một bước tiến lớn hướng tới việc làm cho học máy có thể xác minh trở nên thực tiễn trong sản xuất.