El Aprendizaje Automático de Cero Conocimiento está comenzando a causar revuelo en los círculos cripto. Básicamente, se trata de ejecutar modelos de aprendizaje automático mientras se mantiene los datos subyacentes completamente privados. Imagina que la IA verifica cosas sin nunca "ver" la información real.
La tecnología combina pruebas de conocimiento cero con algoritmos de ML, lo que podría cambiar nuestra forma de pensar sobre la privacidad en aplicaciones descentralizadas. Algunos proyectos ya están experimentando con IA en cadena que no compromete los datos del usuario.
Aún es temprano, pero ¿las aplicaciones potenciales? Bastante salvaje. Desde la puntuación de crédito privada hasta predicciones de IA verificables sin revelar datos de entrenamiento.
¿Alguien ya se ha sumergido en proyectos de ZKML?
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TokenomicsPolice
· hace7h
La aplicación ZKML supera a GPT sin ninguna duda.
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MerkleDreamer
· hace7h
La privacidad de los datos se ha vuelto un tema candente.
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MainnetDelayedAgain
· hace7h
A otro proyecto le falta poco para el lanzamiento de Mainnet~ ya está incluido en la base de datos
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tokenomics_truther
· hace7h
Los perros no lo entienden, pero está subiendo como la espuma.
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GamefiHarvester
· hace7h
La computación privada es realmente deliciosa, así es como se juega.
ZKML—¿has oído hablar de ello?
El Aprendizaje Automático de Cero Conocimiento está comenzando a causar revuelo en los círculos cripto. Básicamente, se trata de ejecutar modelos de aprendizaje automático mientras se mantiene los datos subyacentes completamente privados. Imagina que la IA verifica cosas sin nunca "ver" la información real.
La tecnología combina pruebas de conocimiento cero con algoritmos de ML, lo que podría cambiar nuestra forma de pensar sobre la privacidad en aplicaciones descentralizadas. Algunos proyectos ya están experimentando con IA en cadena que no compromete los datos del usuario.
Aún es temprano, pero ¿las aplicaciones potenciales? Bastante salvaje. Desde la puntuación de crédito privada hasta predicciones de IA verificables sin revelar datos de entrenamiento.
¿Alguien ya se ha sumergido en proyectos de ZKML?