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零知识证明的人工智能应用:隐私保护计算引起市场关注

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一个基于零知识证明的新去中心化AI计算项目正在其白名单发布前升温。这个概念是:利用加密证明让AI工作负载在分布式节点上运行而不暴露敏感数据——本质上解决了如何在不牺牲隐私的情况下扩展AI协作的万亿级问题。

这很重要

今天的集中式人工智能训练消耗大量数据集,同时将数据所有权视为玩笑。ZKP 通过支持对加密数据的可验证计算来改变局面。开发人员可以在人工智能模型上协作,分享数据集,并验证结果——所有这些都无需透露底层信息。

可以这样理解:你的AI模型在网络上运行,产生输出,系统证明它是合法的……而没有人看到你的秘密配方。

经济学

该项目的基于绩效的模型根据实际的计算和存储贡献来奖励节点。这不仅仅是免费的钱——它试图建立一个公平的市场,其中:

  • 75%的奖励分配给交易者/活跃用户
  • 25% 给流动性提供者
  • 节点通过证明可测量的工作来赚取收益

还有一个去中心化的市场,用于购买/销售AI模型和数据集,所有这些都通过零知识证明确保隐私和可验证性。

接下来是什么

即将到来的白名单阶段将其定位为AI+加密跨界中更具可信度的预售项目之一。早期参与者将获得进入这一可能重塑去中心化AI基础设施运作方式的机会——在一个框架中平衡安全性、可扩展性和公平参与。

虽然还早,但时机与对隐私优先的人工智能解决方案日益增长的需求相吻合。模块化架构和双资源验证使其在技术上超越了通常的炒作。

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