З розвитком штучного інтелекту в різних сферах захист приватності даних та надійність результатів стали основними темами для обговорення в галузі. У цьому контексті технологія zk-SNARKs надає інноваційне рішення для застосування ШІ.
Система DeepProve, розроблена компанією Lagrange, вирізняється в сфері zkML (машинне навчання з нульовими знаннями) завдяки своїй видатній продуктивності, ставши новим стандартом у галузі. Основна перевага DeepProve полягає в тому, що вона може ефективно перевіряти точність результатів обчислень AI без розкриття вихідних даних або параметрів моделі. Ця революційна технологія відкриває нові можливості для багатьох чутливих сфер.
Наприклад, у діагностиці медичного штучного інтелекту, DeepProve може забезпечити надійність діагностичних результатів, захищаючи при цьому конфіденційність пацієнтів. Аналогічно, у сферах фінансового контролю ризиків та інших, можна провести необхідний комплаєнс-аудит без розкриття особистої інформації. Ця характеристика "zk-SNARKs" прокладає шлях для розширення застосування штучного інтелекту в чутливих до конфіденційності сферах.
З технічної точки зору, DeepProve демонструє видатні показники ефективності. Згідно з публічними даними тестування, його швидкість генерації доказів на 30% вища, ніж у аналогічних систем. Ця перевага дозволяє навіть складним AI-моделям швидко завершувати процес верифікації, забезпечуючи безпеку, не жертвуючи досвідом користувачів. Така ефективність робить DeepProve більш цінним у сценаріях, де потрібна миттєва реакція, таких як миттєве виявлення шахрайства та контракти з обчисленням конфіденційності.
У екосистемі Lagrange нативний токен LA відіграє ключову роль. Розробники, які використовують послугу DeepProve, повинні сплачувати LA, а вузли, які беруть участь у генерації доказів, також можуть отримувати LA як винагороду. Такий механізм сприяє формуванню самодостатнього екологічного середовища, що стимулює постійний розвиток і застосування технологій.
З розвитком технологій ШІ, zk-SNARKs мають широкі перспективи застосування в галузі штучного інтелекту. Вони не тільки можуть вирішити нинішні проблеми конфіденційності та довіри, але й мають потенціал для сприяння застосуванню технологій ШІ в більш чутливих сферах, забезпечуючи нову технічну підтримку для захисту конфіденційності та безпеки інформації в цифрову еру.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
8 лайків
Нагородити
8
5
Поділіться
Прокоментувати
0/400
SandwichTrader
· 07-23 06:50
Ой, непогано, приватність ще потрібна монета
Переглянути оригіналвідповісти на0
ClassicDumpster
· 07-23 02:51
Снarks змінили назву?
Переглянути оригіналвідповісти на0
SolidityStruggler
· 07-23 02:46
Схоже, ще не досить скатали? Дослідження зросло на 30%...
З розвитком штучного інтелекту в різних сферах захист приватності даних та надійність результатів стали основними темами для обговорення в галузі. У цьому контексті технологія zk-SNARKs надає інноваційне рішення для застосування ШІ.
Система DeepProve, розроблена компанією Lagrange, вирізняється в сфері zkML (машинне навчання з нульовими знаннями) завдяки своїй видатній продуктивності, ставши новим стандартом у галузі. Основна перевага DeepProve полягає в тому, що вона може ефективно перевіряти точність результатів обчислень AI без розкриття вихідних даних або параметрів моделі. Ця революційна технологія відкриває нові можливості для багатьох чутливих сфер.
Наприклад, у діагностиці медичного штучного інтелекту, DeepProve може забезпечити надійність діагностичних результатів, захищаючи при цьому конфіденційність пацієнтів. Аналогічно, у сферах фінансового контролю ризиків та інших, можна провести необхідний комплаєнс-аудит без розкриття особистої інформації. Ця характеристика "zk-SNARKs" прокладає шлях для розширення застосування штучного інтелекту в чутливих до конфіденційності сферах.
З технічної точки зору, DeepProve демонструє видатні показники ефективності. Згідно з публічними даними тестування, його швидкість генерації доказів на 30% вища, ніж у аналогічних систем. Ця перевага дозволяє навіть складним AI-моделям швидко завершувати процес верифікації, забезпечуючи безпеку, не жертвуючи досвідом користувачів. Така ефективність робить DeepProve більш цінним у сценаріях, де потрібна миттєва реакція, таких як миттєве виявлення шахрайства та контракти з обчисленням конфіденційності.
У екосистемі Lagrange нативний токен LA відіграє ключову роль. Розробники, які використовують послугу DeepProve, повинні сплачувати LA, а вузли, які беруть участь у генерації доказів, також можуть отримувати LA як винагороду. Такий механізм сприяє формуванню самодостатнього екологічного середовища, що стимулює постійний розвиток і застосування технологій.
З розвитком технологій ШІ, zk-SNARKs мають широкі перспективи застосування в галузі штучного інтелекту. Вони не тільки можуть вирішити нинішні проблеми конфіденційності та довіри, але й мають потенціал для сприяння застосуванню технологій ШІ в більш чутливих сферах, забезпечуючи нову технічну підтримку для захисту конфіденційності та безпеки інформації в цифрову еру.