No caminho de desenvolvimento do aprendizado de máquina com conhecimento zero (zkML), encontramos muitos desafios. Os pioneiros já enfrentaram problemas como falta de poder de computação e proteção da privacidade. Recentemente, a equipe Lagrange afirmou que, através de sua tecnologia DeepProve, não só resolveu esses problemas, como também aumentou significativamente a velocidade de processamento. No entanto, não podemos deixar de perguntar: será que a base dessa estrada rapidamente pavimentada é suficientemente sólida?
Na área do diagnóstico médico, a precisão da prova é crucial; na gestão de riscos financeiros, a veracidade dos dados não pode ser comprometida. Se realmente quisermos avançar a toda velocidade neste caminho do zkML, devemos garantir a sua fiabilidade. Porque uma vez que ocorra um erro grave, as perdas resultantes podem ser insuportáveis.
Embora a tecnologia zkML tenha um grande potencial, devemos ser cautelosos. Não devemos apenas nos concentrar no rápido desenvolvimento da tecnologia, mas também garantir sua estabilidade e confiabilidade em aplicações práticas. Só assim a zkML poderá realmente desempenhar seu potencial revolucionário em várias áreas, trazendo-nos soluções inteligentes seguras e eficientes.
Esta página pode conter conteúdos de terceiros, que são fornecidos apenas para fins informativos (sem representações/garantias) e não devem ser considerados como uma aprovação dos seus pontos de vista pela Gate, nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações.
No caminho de desenvolvimento do aprendizado de máquina com conhecimento zero (zkML), encontramos muitos desafios. Os pioneiros já enfrentaram problemas como falta de poder de computação e proteção da privacidade. Recentemente, a equipe Lagrange afirmou que, através de sua tecnologia DeepProve, não só resolveu esses problemas, como também aumentou significativamente a velocidade de processamento. No entanto, não podemos deixar de perguntar: será que a base dessa estrada rapidamente pavimentada é suficientemente sólida?
Na área do diagnóstico médico, a precisão da prova é crucial; na gestão de riscos financeiros, a veracidade dos dados não pode ser comprometida. Se realmente quisermos avançar a toda velocidade neste caminho do zkML, devemos garantir a sua fiabilidade. Porque uma vez que ocorra um erro grave, as perdas resultantes podem ser insuportáveis.
Embora a tecnologia zkML tenha um grande potencial, devemos ser cautelosos. Não devemos apenas nos concentrar no rápido desenvolvimento da tecnologia, mas também garantir sua estabilidade e confiabilidade em aplicações práticas. Só assim a zkML poderá realmente desempenhar seu potencial revolucionário em várias áreas, trazendo-nos soluções inteligentes seguras e eficientes.