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零知識證明的人工智能應用:隱私保護計算引起市場關注

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一個基於零知識證明的新去中心化AI計算項目正在其白名單發布前升溫。這個概念是:利用加密證明讓AI工作負載在分布式節點上運行而不暴露敏感數據——本質上解決了如何在不犧牲隱私的情況下擴展AI協作的萬億級問題。

這很重要

今天的集中式人工智能訓練消耗大量數據集,同時將數據所有權視爲玩笑。ZKP 通過支持對加密數據的可驗證計算來改變局面。開發人員可以在人工智能模型上協作,分享數據集,並驗證結果——所有這些都無需透露底層信息。

可以這樣理解:你的AI模型在網路上運行,產生輸出,系統證明它是合法的……而沒有人看到你的祕密配方。

經濟學

該項目的基於績效的模型根據實際的計算和存儲貢獻來獎勵節點。這不僅僅是免費的錢——它試圖建立一個公平的市場,其中:

  • 75%的獎勵分配給交易者/活躍用戶
  • 25% 給流動性提供者
  • 節點通過證明可測量的工作來賺取收益

還有一個去中心化的市場,用於購買/銷售AI模型和數據集,所有這些都通過零知識證明確保隱私和可驗證性。

接下來是什麼

即將到來的白名單階段將其定位爲AI+加密跨界中更具可信度的預售項目之一。早期參與者將獲得進入這一可能重塑去中心化AI基礎設施運作方式的機會——在一個框架中平衡安全性、可擴展性和公平參與。

雖然還早,但時機與對隱私優先的人工智能解決方案日益增長的需求相吻合。模塊化架構和雙資源驗證使其在技術上超越了通常的炒作。

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