На пути развития машинного обучения с нулевыми знаниями (zkML) мы столкнулись с рядом вызовов. Пионеры уже пережили проблемы недостаточной вычислительной мощности и защиты конфиденциальности. Недавно команда Lagrange заявила, что с помощью своей технологии DeepProve она не только решила эти проблемы, но и значительно повысила скорость обработки. Однако мы не можем не задаться вопросом: достаточно ли прочен фундамент этой быстро проложенной дороги?
В области медицинской диагностики точность доказательств имеет решающее значение; в финансовом управлении рисками подлинность данных не подлежит компромиссу. Если мы действительно хотим двигаться вперед по этому пути zkML с максимальной скоростью, мы должны обеспечить его надежность. Потому что, если произойдет重大失误, последствия могут быть непосильными.
Хотя технология zkML имеет большие перспективы, нам все же следует быть осторожными. Мы должны обращать внимание не только на быстрый рост технологий, но и на обеспечение их стабильности и надежности в реальных приложениях. Только так zkML сможет действительно раскрыть свой революционный потенциал в различных областях и предоставить нам безопасные и эффективные интеллектуальные решения.
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» .
На пути развития машинного обучения с нулевыми знаниями (zkML) мы столкнулись с рядом вызовов. Пионеры уже пережили проблемы недостаточной вычислительной мощности и защиты конфиденциальности. Недавно команда Lagrange заявила, что с помощью своей технологии DeepProve она не только решила эти проблемы, но и значительно повысила скорость обработки. Однако мы не можем не задаться вопросом: достаточно ли прочен фундамент этой быстро проложенной дороги?
В области медицинской диагностики точность доказательств имеет решающее значение; в финансовом управлении рисками подлинность данных не подлежит компромиссу. Если мы действительно хотим двигаться вперед по этому пути zkML с максимальной скоростью, мы должны обеспечить его надежность. Потому что, если произойдет重大失误, последствия могут быть непосильными.
Хотя технология zkML имеет большие перспективы, нам все же следует быть осторожными. Мы должны обращать внимание не только на быстрый рост технологий, но и на обеспечение их стабильности и надежности в реальных приложениях. Только так zkML сможет действительно раскрыть свой революционный потенциал в различных областях и предоставить нам безопасные и эффективные интеллектуальные решения.