Многие команды при разработке сосредотачиваются на определенных сценариях использования. Но некоторые проекты идут по нестандартному пути — они выбирают более сложное полностековое решение. Доказательства Ethereum в реальном времени, машинное обучение с нулевым разглашением, анализ исторических данных в блокчейне, механизмы распределения наград, аутентификация защиты конфиденциальности… все эти функции уже работают в производственной среде. Каков результат такого подхода? Уже сгенерировано более 1,3 миллиарда доказательств с нулевым разглашением. Эта многомерная, многосценарная технологическая реализация способствует постоянному расширению границ конфиденциальности в блокчейне и проверяемых вычислений.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
7 Лайков
Награда
7
4
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
PoolJumper
· 12-24 12:55
1.3亿份zkproof?Это действительно впечатляет, кажется, что действительно начали действовать всерьез
---
Полноценное решение действительно хардкорное, но как насчет эффективности и данных?
---
На цепочке машинное обучение с нулевым разглашением действительно не видел настолько полного внедрения
---
Подождите, это просто эксперимент или уже действительно работает в производственной среде
---
Защита конфиденциальности наконец-то команда занимается всерьез, намного лучше, чем просто слова
---
Число 1.3亿+ звучит очень большим, но что насчет TPS и стоимости, где детали
---
Такой нестандартный подход действительно жесткий или действительно имеет дальновидность, время покажет
Посмотреть ОригиналОтветить0
BlockDetective
· 12-24 12:53
Эээ, правда или нет, 130 миллионов ZK-отрицаний прямо на максимум? Эта команда не просто так работает, значит, действительно есть что-то.
Многие команды при разработке сосредотачиваются на определенных сценариях использования. Но некоторые проекты идут по нестандартному пути — они выбирают более сложное полностековое решение. Доказательства Ethereum в реальном времени, машинное обучение с нулевым разглашением, анализ исторических данных в блокчейне, механизмы распределения наград, аутентификация защиты конфиденциальности… все эти функции уже работают в производственной среде. Каков результат такого подхода? Уже сгенерировано более 1,3 миллиарда доказательств с нулевым разглашением. Эта многомерная, многосценарная технологическая реализация способствует постоянному расширению границ конфиденциальности в блокчейне и проверяемых вычислений.