zkML零知识机器学习在应用中面临一个关键挑战:输入数据往往会导致证明规模显著膨胀,这直接影响了系统的效率和可扩展性。有项目通过优化witness生成流程找到了解决方案——在证明生成前进行智能预处理,有效减少了冗余数据,从而大幅压缩最终证明的体积。这种思路对于提升零知识证明在实际应用中的性能具有重要意义,特别是在对链上成本敏感的场景中。

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薛定谔空投vip
· 12-24 13:18
卧槽這才是真正有想法的方案啊,不是單純堆砌技術秀肌肉
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NFT破产合集vip
· 12-24 06:17
這才是正道啊,終於有人想到優化這塊了,數據冗餘太要命
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薅毛致富vip
· 12-24 05:50
哈,終於有人在優化這個痛點了,之前的證明體積確實是個噩夢
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NotFinancialAdviservip
· 12-24 05:46
哎呀 終於有人在搞 zkML 的資料冗餘問題了,這玩意兒一直是我的心病
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长线梦想家vip
· 12-24 05:41
哈,這不就是咱們一直在等的優化方向嗎?三年前就有人說zkML會改變一切,結果卡在這個點子上,現在終於有人把witness處理好了。說實話,看到有項目真的在做預處理這塊,我還是挺興奮的,雖然我的持倉今年虧得一塌糊塗...但這種基礎設施的突破,就是那種能在三年後翻盤的東西啊,懂不懂?
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割肉艺术家vip
· 12-24 05:41
哈,終於有人在優化這個痛點了,數據冗餘問題擱那兒太久了
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MerkleDreamervip
· 12-24 05:36
靠,這才是我想看的優化思路啊,之前的zkML項目就是因爲proof太臃腫直接拉跨
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韭当割vip
· 12-24 05:26
哈哈終於有人琢磨這塊了,證明膨脹一直是個頑疾 witness優化這思路確實絕,鏈上成本能省就得省 這玩意要是真能壓縮,zkML落地的概率都高了不少 聽起來簡單,實現起來肯定踩坑無數 預處理的細節究竟怎麼搞的,想看看有沒有坑
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