Багато команд під час розробки зосереджуються на конкретних сценаріях застосування. Але деякі проєкти йдуть іншим шляхом — вони обрали більш складний повний стек рішень. Реальне доказ Ethereum, машинне навчання з нульовими знаннями, аналіз історичних даних у ланцюгу, механізми розподілу нагород, аутентифікація захисту приватності… ці функції вже працюють у виробничому середовищі. Який результат такого підходу? Уже створено понад 1.3 мільярда доказів з нульовими знаннями. Така багатовимірна, багатосценарна технологічна реалізація сприяє постійному розширенню меж приватності в ланцюгу та підтверджуваних обчислень.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
7 лайків
Нагородити
7
4
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
PoolJumper
· 12-24 12:55
1.3 мільярди zkproof? Це має бути дуже круто, здається, справді беруться за справу всерйоз
---
Повноцінне рішення дійсно серйозне, але як щодо ефективності та даних?
---
Щодо машинного навчання з нульовими знаннями в блокчейні, я справді не бачив такої глибокої реалізації
---
Зачекайте, це проводяться експерименти чи вже справді працює у виробничому середовищі
---
Захист приватності нарешті отримав команду, яка серйозно цим займається, набагато краще за тих, хто лише говорить
---
Цифра 1.3 мільярди+ звучить дуже велика, але що з TPS і витратами, де деталі?
---
Чи справді цей підхід унікальний і має довгострокову перспективу, чи це просто гонка, час покаже
Переглянути оригіналвідповісти на0
BlockDetective
· 12-24 12:53
Чи справді так, 130 мільйонів ZK-довідок одразу на максимум? Ця команда не просто змагається, значить, справді є щось важливе
Переглянути оригіналвідповісти на0
LiquidatedDreams
· 12-24 12:41
1.3 мільярди ZK-доказів, ця сміливість просто неймовірна, хіба не боїшся помилок?
Переглянути оригіналвідповісти на0
FloorSweeper
· 12-24 12:26
1.3 мільярди ZK-доказів, ця команда дійсно грає на високому рівні... Але чи справді повноцінне рішення таке привабливе, здається, ризики теж великі
---
Чи можна вже використовувати машинне навчання для доказів нульової знання? Ці технічні спеціалісти серйозно налаштовані
---
Повноцінний стек для домінування, якщо запускати так багато функцій і не зламатися — я вірю
---
Конфіденційність + підтверджуваність звучить круто, але як щодо досвіду користувача, друзі?
---
1.3 мільярди доказів звучить вражаюче, але скільки з них реально використовуються?
---
Не йти стандартним шляхом — або геній, або божевільний, подивимося на подальший розвиток
---
На блокчейні з конфіденційністю нарешті хтось серйозно взявся, інші проекти мають задуматися
---
Кількість доказів не означає високої активності екосистеми, це потрібно чітко розуміти
---
Блін, якщо цей технічний стек стабільно працюватиме, його справді можна буде переписати кілька разів
Багато команд під час розробки зосереджуються на конкретних сценаріях застосування. Але деякі проєкти йдуть іншим шляхом — вони обрали більш складний повний стек рішень. Реальне доказ Ethereum, машинне навчання з нульовими знаннями, аналіз історичних даних у ланцюгу, механізми розподілу нагород, аутентифікація захисту приватності… ці функції вже працюють у виробничому середовищі. Який результат такого підходу? Уже створено понад 1.3 мільярда доказів з нульовими знаннями. Така багатовимірна, багатосценарна технологічна реалізація сприяє постійному розширенню меж приватності в ланцюгу та підтверджуваних обчислень.