2025-12-24 05:20:13

zkMLのゼロ知識機械学習は、アプリケーションにおいて重要な課題に直面しています：入力データが証明の規模を著しく膨張させることが多く、これがシステムの効率性とスケーラビリティに直接影響します。あるプロジェクトは、証明生成前にスマートな前処理を行うことで、witness生成プロセスを最適化し、冗長データを効果的に削減することで、最終的な証明のサイズを大幅に圧縮する解決策を見出しました。この考え方は、特にオンチェーンのコストに敏感なシナリオにおいて、ゼロ知識証明の実際のアプリケーションにおける性能を向上させるために重要な意味を持ちます。

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SchrodingerAirdrop

· 8時間前

これは本当にアイデアのあるプランだ。単なる技術の見せびらかしではない。

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NftBankruptcyClub

· 15時間前

これこそ正しい道だ。ついに誰かが最適化を考え始めた。データの冗長性はあまりにも致命的だ。

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FarmToRiches

· 15時間前

ハハ、ついにこの課題を最適化している人が現れたね。以前の証明のサイズは確かに悪夢だった。

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NotFinancialAdviser

· 15時間前

ああ、ついに誰かがzkMLのデータ冗長性の問題に取り組んでくれた。これがずっと私の心の病だったんだ。

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LongTermDreamer

· 15時間前

はは、これこそ私たちがずっと待っていた最適化の方向ではないですか？3年前からzkMLがすべてを変えると言っていた人がいましたが、結局このアイデアに行き詰まりました。今や誰かがwitnessの処理をうまくやってくれました。正直なところ、実際にプロジェクトが前処理に取り組んでいるのを見ると、私はかなり興奮しています。とはいえ、私の保有は今年散々な結果ですが…でもこのインフラの突破口は、3年後に逆転できるようなものです、分かりますか？

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SellLowExpert

· 15時間前

やった、ついに誰かがこの痛点を最適化してくれた。データの冗長性の問題はそこに長い間放置されていた。

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MerkleDreamer

· 15時間前

これが私が見たかった最適化の考え方だ。以前のzkMLプロジェクトは、proofがあまりにも膨大で直接ポンプしてしまったからだ。

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LeekCutter

· 15時間前

ハハ、ついに誰かがこの部分を考えてくれた、証明の膨張は常に厄介な問題だウィットネスの最適化のこのアイデアは確かに素晴らしい、オンチェーンのコストは節約できるならば節約すべきだこれが本当に圧縮できるなら、zkMLが実現する可能性がかなり高くなる聞こえは簡単だが、実現するには確実に無数の落とし穴があるだろう前処理の詳細は一体どうするのか、どんな落とし穴があるのか見てみたい

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