Belakangan ini saya memperhatikan tren proyek yang menggabungkan AI dan kripto, dan saya telah melihat banyak solusi teknologi dari para pendatang baru. Ada satu proyek yang menampilkan inovasi baru dalam bidang pembelajaran mesin zero-knowledge — langsung melompat dari verifikasi teori ke tahap aplikasi nyata, menunjukkan keahlian yang cukup mumpuni.
Dari segi teknologi, yang paling menarik adalah kombinasi dari dua hal. Pertama adalah teknologi pemotongan DSperse, secara sederhana memecah tugas komputasi ML yang sangat besar menjadi bagian-bagian kecil yang dapat diproses secara paralel, masing-masing mampu menghasilkan bukti zero-knowledge secara independen. Yang kedua adalah mesin JSTprove yang menjalankan bukti-bukti ini, yang secara efisiensi jauh lebih cepat dibandingkan solusi sebelumnya.
Apa arti peningkatan kecepatan verifikasi zk bagi ekosistem secara keseluruhan? Artinya, model ML tidak lagi berjalan dengan kecepatan kura-kura di chain, dan perhitungan AI yang kompleks pun dapat diverifikasi dalam waktu yang dapat diterima. Dari konsep hingga implementasi, banyak proyek yang terhambat cukup lama, jadi melihat seseorang benar-benar membawanya ke tingkat produksi memang patut diperhatikan.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
18 Suka
Hadiah
18
6
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
digital_archaeologist
· 01-01 05:13
Wah, kombinasi DSperse dengan JSTprove ini benar-benar keren, akhirnya ada yang berhasil menyelamatkan pembelajaran mesin zk dari PPT
Akhirnya bukan lagi lambat? Jika ini benar-benar andal, itu sangat penting
Data di atas kertas terlihat bagus, yang penting adalah bisa berjalan di blockchain, mari kita lihat performa selanjutnya
Sekali lagi, ini gabungan zero-knowledge dan pembelajaran mesin, tingkat kompleksitasnya agak bikin pusing, tapi terdengar benar-benar berbeda
Lini perhitungan AI di blockchain akhirnya ada yang mendorong, jauh lebih baik daripada sekadar omong kosong
Lihat AsliBalas0
FOMOSapien
· 2025-12-30 23:39
Wah, akhirnya ada orang yang benar-benar mewujudkan zk-ML ini, proyek-proyek yang sebelumnya dipuji-puji itu benar-benar angin
Apa arti cepat satu langkah? Lebih banyak proyek yang bisa berjalan, kan
Solusi DSperse ini terasa cukup bagus, pemrosesan paralel ditambah bukti independen, kenapa tidak terpikirkan lebih awal
Apakah benar-benar bisa digunakan untuk produksi? Aku harus mengajak mereka masuk untuk melihat laporan audit kode dulu
Kalau ini benar-benar stabil, ML di chain mungkin benar-benar akan terbang
Lihat AsliBalas0
StablecoinGuardian
· 2025-12-29 07:36
Ide dasar zk-ML memang menarik, sebelumnya proyek-proyek itu dipuji-puji sampai mengguncang, tapi hasil verifikasi lambat banget sampai di luar nalar, sekarang akhirnya ada yang benar-benar mewujudkannya
Namun, apakah solusi slicing DSperse ini benar-benar bisa stabil dijalankan di tingkat produksi, atau hanya hype konsep lagi
Kalau kekuatan komputasi AI di blockchain benar-benar bisa terobosan, tergantung pada penerapan kasus nyata, sekarang masih terlalu dini untuk bilang
Ide optimisasi bukti paralel ini bagus, kalau bisa menurunkan biaya juga, itu benar-benar akan menjadi game changer
Kecepatan JSTprove memang cepat, tapi bagaimana dengan biaya gas, rasanya masih kurang sesuatu
Lihat AsliBalas0
BlockchainNewbie
· 2025-12-29 07:34
WTF, apakah DSperse ini benar-benar memecahkan kecepatan pembuktian AI? Harus dicoba nih
Akhirnya ada yang mengubah zk-ML dari sekadar teori menjadi sesuatu yang nyata, ini harus didukung
Efisiensi JSTprove lebih cepat, tapi bagaimana dengan biaya gas di jaringan? Itu yang utama
Era kecepatan kura-kura mungkin benar-benar sudah berlalu, sedikit menantikan penerapan aplikasinya selanjutnya
Hanya bicara teknologi keren saja tidak cukup, yang penting adalah ekosistem apa yang bisa dibangun
Bagaimana solusi pemrosesan paralel ini menjamin keamanan, tidak semudah itu kan
Lihat AsliBalas0
APY追逐者
· 2025-12-29 07:33
Wow, akhirnya ada yang membawa zk-ML ini ke tingkat produksi? Sebelumnya hanya teori di atas kertas, sekarang benar-benar bisa berjalan?
Ada yang aneh, bagaimana DSperse ini menjamin kualitas bukti dari setiap potongan...
Ini ZK dan AI sekaligus, tren ini agak gila, harus dipikirkan baik-baik
Ngomong-ngomong, seberapa banyak peningkatan efisiensinya, bisa pakai data untuk membuktikan?
Rasanya akan masuk ke lubang lagi hahaha
Lihat AsliBalas0
DoomCanister
· 2025-12-29 07:24
Ini yang saya ingin lihat, akhirnya ada yang mewujudkan zk-ML dari PPT ke dunia nyata, tidak lagi sekadar teori
Gabungan DSperse+JSTprove memang hebat, terasa efisiensi meningkat dua kali lipat, cukup menarik
ML berjalan di chain tidak akan lagi terhambat selamanya, barang produksi memang berbeda
Tapi saya cuma mau tanya, apakah peningkatan kecepatan ini benar-benar bisa mendukung skenario bisnis nyata... hanya validasi dengan uang asli yang benar-benar bisa dipercaya
Saya yakin dengan arah ini, zk memang harus ada terobosan baru
Belakangan ini saya memperhatikan tren proyek yang menggabungkan AI dan kripto, dan saya telah melihat banyak solusi teknologi dari para pendatang baru. Ada satu proyek yang menampilkan inovasi baru dalam bidang pembelajaran mesin zero-knowledge — langsung melompat dari verifikasi teori ke tahap aplikasi nyata, menunjukkan keahlian yang cukup mumpuni.
Dari segi teknologi, yang paling menarik adalah kombinasi dari dua hal. Pertama adalah teknologi pemotongan DSperse, secara sederhana memecah tugas komputasi ML yang sangat besar menjadi bagian-bagian kecil yang dapat diproses secara paralel, masing-masing mampu menghasilkan bukti zero-knowledge secara independen. Yang kedua adalah mesin JSTprove yang menjalankan bukti-bukti ini, yang secara efisiensi jauh lebih cepat dibandingkan solusi sebelumnya.
Apa arti peningkatan kecepatan verifikasi zk bagi ekosistem secara keseluruhan? Artinya, model ML tidak lagi berjalan dengan kecepatan kura-kura di chain, dan perhitungan AI yang kompleks pun dapat diverifikasi dalam waktu yang dapat diterima. Dari konsep hingga implementasi, banyak proyek yang terhambat cukup lama, jadi melihat seseorang benar-benar membawanya ke tingkat produksi memang patut diperhatikan.