إنجاز هام! @inference_labs JSTprove يدمج بشكل عميق مع Disperse، وهذا ليس مجرد ترقية تقنية بسيطة، بل هو نقطة تحول رئيسية من النموذج التجريبي إلى تطبيق إنتاجي لنظام zkML. إنه يحول استنتاجات التعلم الآلي القياسية إلى عمليات مرجعية على السلسلة، قابلة للتحقق وتتمتع بحس استراتيجي، مما يحقق تقليل الثقة تحت حماية الخصوصية. يمكن اعتبار أن أنبوب zkML بأمر واحد من JSTprove قوي جدًا: فقط أدخل
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
إنجاز هام! @inference_labs JSTprove يدمج بشكل عميق مع Disperse، وهذا ليس مجرد ترقية تقنية بسيطة، بل هو نقطة تحول رئيسية من النموذج التجريبي إلى تطبيق إنتاجي لنظام zkML. إنه يحول استنتاجات التعلم الآلي القياسية إلى عمليات مرجعية على السلسلة، قابلة للتحقق وتتمتع بحس استراتيجي، مما يحقق تقليل الثقة تحت حماية الخصوصية. يمكن اعتبار أن أنبوب zkML بأمر واحد من JSTprove قوي جدًا: فقط أدخل