zkML нулевое знание машинного обучения сталкивается с ключевой проблемой в приложениях: входные данные часто приводят к значительному увеличению размера доказательства, что напрямую влияет на эффективность и масштабируемость системы. Некоторые проекты нашли решение, оптимизировав процесс генерации свидетелей — проводя интеллектуальную предварительную обработку перед созданием доказательства, что эффективно уменьшает избыточные данные и значительно сжимает объем конечного доказательства. Этот подход имеет важное значение для повышения производительности нулевых доказательств в реальных приложениях, особенно в сценариях, чувствительных к затратам на цепочке.