零知識證明市場Nil基金與零知識解決方案提供商Taceo 合作，構建了一個平台，用於在Layer-1區塊鏈上驗證機器學習(ML) 模型。通過在以太坊第一層主網上實施零知識驗證，兩家公司希望使去信任的機器學習成為現實。
該合作夥伴採用了Nil 基金會開發的zkLLVM 編譯器工具。該編譯器工具可以用各種流行的編程語言驗證機器學習計算，為未來在區塊鏈上的智能合約中安全地使用機器學習鋪平道路。
機器學習是人工智能的一個子領域，它使計算機能夠通過反復接觸經驗和響應來獲取知識和技能，從而提高其任務表現。借助zkLLVM，開發人員不再需要使用零知識領域特定語言(zkDSL) 重建模型。
Taceo 指出，特別是對於類似GPT 的模型，很難向以太坊等實體證明現有神經網絡(NN) 的準確執行。此外，開發人員很少，因為創建NN 電路通常需要熟悉ZK 技術。該公司打算使用LLVM 編譯器工具鏈從經過訓練的神經網絡自動構建電路。
此次合作的主要目標是創建一個安全的基礎設施，用於在以太坊區塊鏈上驗證機器學習模型。這項開創性的工作旨在使機器學習應用程序能夠在智能合約中運行，而不需要可信的第三方。
Taceo 表示，以太坊智能合約中的零知識證明（zkps）對於證明機器學習操作的執行和訓練數據集的完整性是必要的。隨著去中心化應用程序(dApp) 數量的增長，基於機器學習的海量數據集決策的必要性變得越來越明顯。但Teceo 強調，機器學習模型需要經過驗證，這樣這些程序才能安全運行。
資訊來源：由0x資訊編譯自INVESTINGCUBE。版權歸作者所有，未經許可，不得轉載