Последнее время я обращаю внимание на тенденции в проектах, объединяющих AI и криптовалюты, и изучаю технические решения новых участников. Один из проектов в области нулевых знаний и машинного обучения нашел новые подходы — от теоретической проверки сразу к практическому применению, что говорит о высокой компетентности.

Самое впечатляющее на техническом уровне — это сочетание двух технологий. Одна — технология сегментации DSperse, которая по сути разбивает очень большие задачи ML на меньшие части, которые можно обрабатывать параллельно, при этом каждая часть способна независимо генерировать доказательство нулевых знаний. Другая — движок JSTprove, который использует эти доказательства, и его эффективность заметно превосходит предыдущие решения.

Что означает увеличение скорости zk-проверки для всей экосистемы? Это значит, что модели ML могут работать на блокчейне без задержек, а сложные AI-вычисления могут проходить проверку в приемлемые сроки. Многие проекты застряли на этом этапе — от концепции до внедрения — и видеть, что кто-то действительно доводит это до уровня производства, действительно стоит внимания.