2025-12-29 04:25:01

Overhead komputasi dari bukti zkML telah menjadi pertimbangan penting dalam memperluas solusi pembelajaran mesin tanpa pengetahuan. Implementasi saat ini sering mengkonsumsi sumber daya komputasi yang berlebihan, menciptakan kemacetan untuk penerapan praktis.

Ada pendekatan baru yang sedang berkembang dan mendapatkan perhatian: penargetan bukti selektif. Alih-alih menghasilkan bukti untuk seluruh grafik komputasi, strategi optimisasi yang lebih baru ini secara cerdas mengidentifikasi dan hanya memfokuskan pada segmen komputasi yang paling kritis. Metodologi yang berfokus pada presisi ini secara substansial mengurangi beban pemrosesan sambil mempertahankan jaminan keamanan kriptografi.

Inovasi semacam ini dapat mengubah cara pengembang mendekati integrasi zkML dalam sistem blockchain, menjadikan bukti tanpa pengetahuan lebih praktis untuk lingkungan dengan sumber daya terbatas.

Lihat Asli

Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.

14 Suka

Hadiah
14
7
Posting ulang
Bagikan

Komentar

0/400

MoneyBurnerSociety

· 2025-12-31 09:09

Batasan daya komputasi adalah topik yang sudah sering dibahas, pola selective proof ini sudah pernah saya jalani dan mengalami kegagalan... akhirnya baru mengerti setelah membayar biaya pendidikan.

Lihat AsliBalas0

MetaMisery

· 2025-12-30 15:02

zkML ini selalu menjadi lubang neraka, jumlah perhitungannya sangat besar sampai di luar nalar, sekarang akhirnya ada cara yang cukup dapat diandalkan?

Lihat AsliBalas0

GateUser-e51e87c7

· 2025-12-30 11:14

Konsumsi daya komputasi ini selalu menjadi tantangan utama bagi zkML, dan ide selective proof targeting ini masih menarik, penargetan yang tepat jauh lebih mudah daripada bukti lengkap.

Lihat AsliBalas0

OldLeekNewSickle

· 2025-12-29 04:55

Terdengar seperti hanya sebuah arah optimisasi, bukti selektif ini tidak berbeda secara esensial dari pendekatan sharding sebelumnya, hanya berbeda dalam kata-kata seperti "kami sekarang lebih pintar". Masalah sebenarnya adalah bahwa zkML ini sejak awal adalah kebutuhan palsu, kecuali suatu hari nanti ada proyek yang benar-benar bisa menggunakan ini untuk memanen sekelompok investor...

Lihat AsliBalas0

FloorPriceWatcher

· 2025-12-29 04:45

zkml ini, biaya komputasi terlalu luar biasa, bukti selektif ini memang agak menarik... Tapi kenyataannya, implementasi sebenarnya tetap harus melihat data kinerja nyata.

Lihat AsliBalas0

MetaEggplant

· 2025-12-29 04:40

Hmm, selective proof targeting memang cukup menarik, tapi apakah benar-benar bisa diterapkan?

Lihat AsliBalas0

AirdropHunterZhang

· 2025-12-29 04:32

Oh s**t, ini lagi menjadi mimpi buruk bagi para pembayar listrik, berapa banyak biaya mesin tambang U yang harus dikeluarkan agar ini berjalan... selective proof targeting terdengar seperti sedang mengeruk keuntungan dari zkML, aku cuma pengen tahu sampai kapan aku bisa tetap gratisan.

Lihat AsliBalas0