Banyak tim saat pengembangan akan fokus pada satu skenario aplikasi tertentu. Tetapi beberapa proyek tidak mengikuti jalur biasa — mereka memilih solusi full-stack yang lebih menantang. Bukti Ethereum waktu nyata, pembelajaran mesin zero-knowledge, analisis data historis di blockchain, mekanisme distribusi hadiah, otentikasi perlindungan privasi… semua fitur ini sudah berjalan di lingkungan produksi. Apa hasil dari pendekatan ini? Sudah menghasilkan lebih dari 1,3 miliar bukti zero-knowledge. Implementasi teknologi yang bersifat multi-dimensi dan multi-skenario ini sedang mendorong batasan privasi di blockchain dan komputasi yang dapat diverifikasi secara terus menerus diperluas.
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.
6 Suka
Hadiah
6
4
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
PoolJumper
· 8jam yang lalu
1.3亿份zkproof?Ini pasti luar biasa, rasanya benar-benar serius
---
Solusi lengkap memang keren, tapi bagaimana dengan efisiensi datanya?
---
Saya belum pernah melihat penerapan nyata dari machine learning zero-knowledge ini
---
Tunggu, ini sedang menjalankan eksperimen atau benar-benar bertahan di lingkungan produksi
---
Perlindungan privasi akhirnya ada tim yang serius mengerjakannya, jauh lebih baik daripada sekadar omong kosong
---
Angka 1.3亿+ terdengar besar, tapi bagaimana dengan tps dan biaya, di mana detailnya
---
Pendekatan yang tidak konvensional ini benar-benar kompetitif atau benar-benar memiliki visi jangka panjang, waktu yang akan membuktikan
Lihat AsliBalas0
BlockDetective
· 8jam yang lalu
Eh, benar-benar? 130 juta dokumen ZK langsung penuh? Tim ini bukan cuma berjuang, pasti memang ada sesuatu
Lihat AsliBalas0
LiquidatedDreams
· 8jam yang lalu
1.3亿份 ZK证明,这胆子也是绝了,就不怕出 bug 吗
Lihat AsliBalas0
FloorSweeper
· 9jam yang lalu
1.3 miliar bukti ZK, tim ini benar-benar bermain keras... Tapi apakah solusi full-stack benar-benar sebaik itu, rasanya risikonya juga besar
---
Apakah bukti tanpa pengetahuan bisa digunakan dengan machine learning? Para teknisi generasi ini serius
---
Full-stack menguasai dunia, menjalankan begitu banyak fungsi tanpa crash aku percaya
---
Privasi + dapat diverifikasi, terdengar menyenangkan, tapi bagaimana pengalaman pengguna teman-teman
---
1.3 miliar bukti terdengar mengesankan, berapa banyak yang benar-benar digunakan
---
Tidak mengikuti jalur konvensional, entah jenius atau gila, mari kita lihat performa selanjutnya
---
Privasi di blockchain akhirnya ada yang benar-benar serius bermain, proyek lain harus refleksi
---
Jumlah bukti yang banyak ≠ ekosistem yang aktif, ini harus dipahami dengan jelas
---
Sial, jika tumpukan teknologi seperti ini berjalan stabil, benar-benar harus mengubah beberapa narasi
Banyak tim saat pengembangan akan fokus pada satu skenario aplikasi tertentu. Tetapi beberapa proyek tidak mengikuti jalur biasa — mereka memilih solusi full-stack yang lebih menantang. Bukti Ethereum waktu nyata, pembelajaran mesin zero-knowledge, analisis data historis di blockchain, mekanisme distribusi hadiah, otentikasi perlindungan privasi… semua fitur ini sudah berjalan di lingkungan produksi. Apa hasil dari pendekatan ini? Sudah menghasilkan lebih dari 1,3 miliar bukti zero-knowledge. Implementasi teknologi yang bersifat multi-dimensi dan multi-skenario ini sedang mendorong batasan privasi di blockchain dan komputasi yang dapat diverifikasi secara terus menerus diperluas.