🎉【Gate 3000萬紀念】曬出我的Gate時刻,解鎖限量好禮!
Gate用戶突破3000萬!這不僅是數字,更是我們共同的故事。
還記得第一次開通帳號的激動,搶購成功的喜悅,或陪伴你的Gate週邊嗎?
📸 參與 #我的Gate时刻# ,在Gate廣場曬出你的故事,一起見證下一個3000萬!
✅ 參與方式:
1️⃣ 帶話題 #我的Gate时刻# ,發布包含Gate元素的照片或視頻
2️⃣ 搭配你的Gate故事、祝福或感言更佳
3️⃣ 分享至Twitter(X)可參與瀏覽量前10額外獎勵
推特回鏈請填表單:https://www.gate.com/questionnaire/6872
🎁 獨家獎勵:
🏆 創意大獎(3名):Gate × F1紅牛聯名賽車模型一輛
👕 共創紀念獎(10名): 國際米蘭同款球員衛衣
🥇 參與獎(50名):Gate 品牌抱枕
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*海外用戶紅牛聯名賽車折合爲 $200 合約體驗券,國米同款球衣折合爲 $50 合約體驗券,國米小夜燈折合爲 $30 合約體驗券,品牌抱枕折合爲 $20 合約體驗券發放
🧠 創意提示:不限元素內容風格,曬圖帶有如Gate logo、Gate色彩、週邊產品、GT圖案、活動紀念品、活動現場圖等均可參與!
活動截止於7月25日 24:00 UTC+8
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Foresight Ventures: 火熱的zkML 到底是什麼?
摘要
1. 背景
(如果您對ZK、ML 有所了解,您可以跳過這一章)。
**2. ZKML 解決什麼問題? **
ZKML 是近兩年在密碼學界引起轟動的一個研究和開發領域。將零知識證明用於機器學習**,這個技術主要目標是用零知識證明解決機器學習的隱私保護及可驗證問題**。從而使小模型或者推理的ZKP 能上鍊,成為AI 和區塊鏈的橋樑:
**模型/ 推理證明上鍊有什麼意義? **
零知識證明證明在ZKML 中的作用:
**1.隱私保護:保護ML 模型或預測過程中輸入數據的隱私。 **
**2.可驗證性:用ZKP 來證明ML 推理過程的正確執行,使得機器學習的過程具備可驗證性。 **
3. ZKML 的用例
4. ZKML 的版圖
由SevenX Ventures 整理的ZKML 版圖來看。
5. ZKML 的技術發展歷史
將神經網絡轉成ZK 電路的主要挑戰在於:
ZKML 庫的發展歷程如下:
1.2021, zk-ml/linear-regression-demo, Peiyuan Liao
2.2022年,0xZKML/zk-mnist,0xZKML
3.2022 年,socathie/zkML,Cathie
4.2022 年11 月, zk-ml/uchikoma,Peiyuan Liao
5.2022 年7 月,2023 年3 月更新,zkonduit/ezkl
6.2023 年5 月,Ddkang/zkml (Link)
7.2023 年5 月, zkp-gravity/0g
總的來說,我們能看到ZKML 技術目前的探索方向:
6. 總結