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人工智能与加密货币的结合，使得一些重要的项目得以实现，如@akashnet_$AKT，@origin_trail$TRAC，@opentensor$TAO，$FET和$OLAS，它们在指导人工智能的集体拥有权和发展方面发挥关键作用，但也存在投机性风险，需要谨慎对待。
自主世界理论提供了一个数字生态系统，其中包括区块链状态根、区块链状态转换函数和共识机制，以及基于零知识机器学习（ZKML）的基础设施，用于游戏开发者和玩家。MUD框架简化了游戏开发流程，Redstone作为游戏优化的基础设施，EZKL引擎可以实现创新动态，支持辉煌的自主世界游戏堆栈。
Modulus由斯坦福大学校友组成，旨在将人工智能、密码学和产品工程结合在一起，以提高区块链领域的应用，其关键在于零知识机器学习（zkML），可以减少人类管理需求。
本文介绍OPML(Optimistic机器学习)，它可以使用Optimistic方法对区块链系统进行AI模型推理和训练/微调。
会议总结｜AAAI夏季研讨会：AI与Web3 共塑世界金融体系
揭秘 ZKML 如何构建隐私性更加完备、更具安全性和高效性的数字化未来！
尽管科技行业的重心已经转向人工智能，但在机器学习领域工作的公司仍在努力充分利用去中心化技术的优势。周日，Gensyn AI宣布由a16z crypto领导的A轮融资达到了4300万美元，该公司的目标是以按需付费模式授权开发人员创建AI工具。
AI和Crypto的融合可能会为数字化带来智能变革。
扩容和隐私是ZK目前最常见的两个用例。
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
ZKML 的重要意义：让使用机器学习的人完全了解模型而不需要透露模型本身的信息。
虽然 zkML 仍处于早期发展阶段，但它已经开始显示出令人鼓舞的结果。随着技术的发展和成熟，我们可以期待看到 zkML 在链上的更多创新使用案例。
ZKML 领域正在发生着激动人心的事情！
目前，随着零知识证明不断优化以处理日益复杂的机器学习模型，ZKML 领域仍在迎头赶上。
