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La aprendizaje automático de cero conocimiento (zkML) enfrenta un desafío clave en su aplicación: los datos de entrada a menudo provocan una expansión significativa en la escala de las pruebas, lo que afecta directamente la eficiencia y escalabilidad del sistema. Algunos proyectos han encontrado soluciones al optimizar el proceso de generación de testigos: realizando un preprocesamiento inteligente antes de la generación de pruebas, lo que reduce efectivamente los datos redundantes y comprime significativamente el tamaño de la prueba final. Esta idea es de gran importancia para mejorar el rend
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