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zkML是结合了零知识证明和机器学习的技术，可保护隐私并防止推理攻击和模型反演攻击。多家公司正在探索其在人工智能、区块链和DeFi等领域的应用。随着市场发展，zkML有望成为备受关注的话题。
Ingonyama团队开发的开源Icicle GPU加速库使开发人员能够利用硬件加速，MSM时间减少了98%，总聚合证明时间减少了35%。未来，将继续优化和扩展EZKL与Icicle集成的能力，如扩展GPU操作和将更多的CPU操作卸载到GPU，以实现更高的效率和速度。
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。
深入探讨了AI的Web3基础设施的发展，计算需求和机会领域的当前挑战。
AI 应用无法将全部计算放在链上，所以要用 zk 或者乐观证明让 AI 服务以更加去信任的方式接入公链系统。
本文将探讨新兴的ZK用例。
Noya 将通过使用 AI 和 ZKML 帮助每个人轻松、有利可图地实现跨链策略。
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。
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
「去中心化、crypto 技术和信任才是Web 3 最基础的设施」
