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Zero-Knowledge 机器学习（ZKML）是最近正在密码学界引起轰动的一个研究和开发领域。但它是什么，有什么用处呢？
本文将采用更加实际的方法，深入探讨LLM 八个特定的应用领域
AI和Web3其实是完全不同的两个领域，AI需要集中的算力+海量数据做训练，非常中心化的东西，Web3则是主打一个去中心化，所以其实不是那么好结合。
在现实世界的各种日常经济活动中，并不是所有场景都需要零信任的，例如两人做生意，其实是存在信任关系的，并不需要从零开始。
本文将探讨新兴的ZK用例。
关于ZKML：ZKML（Zero Knowledge Machine Learning）是一种机器学习技术，它结合了零知识证明（Zero-Knowledge Proofs）和机器学习算法，旨在解决机器学习中的隐私保护问题。 关于分布式算力：分布式算力是指将一个计算任务分解成多个小任务，并将这些小任务分配给多个计算机或处理器进行处理，以实现高效的计算。
让AI形成真正的分布式群体共识机制
本文探讨了ZKML技术的特点、潜在应用场景和一些具有启发性的案例，并对ZKML的发展方向及可能的产业影响做了研究阐述。
在日益复杂和不确定的数字世界中建立信任，一直是人工智能和Web3所面临的核心挑战。
AI和Crypto的融合可能会为数字化带来智能变革。
加密货币和人工智能技术的融合为解决紧迫的挑战，以及解锁跨多个行业的创新解决方案提供了大量机会。
零知识机器学习 ZKML有可能改变加密货币世界的格局，通过向智能合约加入人工智能功能，它可以解锁更复杂的链上应用。
探索 zkML 核心的新兴项目和基础设施建设，讨论现有实现的一些挑战以及 zkML 的未来会是什么样子
ZKML 仍处于早期阶段，有许多挑战需要克服。
Orion：一个为 Validity ML 设计的 Cairo 库。
ZKML是近两年在密码学界引起轰动的一个研究和开发领域。将零知识证明用于机器学习, 这个技术主要目标是用零知识证明解决机器学习的隐私保护及可验证问题。从而使小模型或者推理的ZKP能上链，成为AI和区块链的桥梁
