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着膨胀,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
· 8小时前
卧槽这才是真正有想法的方案啊,不是单纯堆砌技术秀肌肉
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NFT破产合集vip
· 15小时前
这才是正道啊,终于有人想到优化这块了,数据冗余太要命
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薅毛致富vip
· 15小时前
哈,终于有人在优化这个痛点了,之前的证明体积确实是个噩梦
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NotFinancialAdviservip
· 15小时前
诶呀 终于有人在搞zkML的数据冗余问题了,这玩意儿一直是我的心病
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长线梦想家vip
· 15小时前
哈,这不就是咱们一直在等的优化方向吗?三年前就有人说zkML会改变一切,结果卡在这个点子上,现在终于有人把witness处理好了。说实话,看到有项目真的在做预处理这块,我还是挺兴奋的,虽然我的持仓今年亏得一塌糊涂...但这种基础设施的突破,就是那种能在三年后翻盘的东西啊,懂不懂?
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割肉艺术家vip
· 15小时前
哈,终于有人在优化这个痛点了,数据冗余问题搁那儿太久了
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MerkleDreamervip
· 15小时前
靠,这才是我想看的优化思路啊,之前的zkML项目就是因为proof太臃肿直接拉跨
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韭当割vip
· 15小时前
哈哈终于有人琢磨这块了,证明膨胀一直是个顽疾 witness优化这思路确实绝,链上成本能省就得省 这玩意要是真能压缩,zkML落地的概率都高了不少 听起来简单,实现起来肯定踩坑无数 预处理的细节究竟怎么搞的,想看看有没有坑
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