技术层面,Proof of Inference的创新性在于利用ZK证明来验证AI推理过程。相比传统方案,off-chain执行既保证了速度和隐私性,同时生成的cryptographic zk-proofs确保了完整可审计性——输出的来源可追溯,数据无法篡改。这种设计思路很有意思,既解决了链上计算的成本问题,又保留了区块链的信任基础。
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
11 Лайков
Награда
11
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
LiquidatorFlash
· 01-15 02:39
Опять эта off-chain система, возможность отслеживания данных звучит неплохо, но кто же возместит ущерб, если действительно возникнут проблемы?
Посмотреть ОригиналОтветить0
YieldHunter
· 01-14 07:03
Итак, zk-примеры для AI-инференса... технически говоря, если действительно посмотреть на данные по сопоставимым протоколам, экономия газа не так уж и впечатляюща, как это рекламируют. Честно говоря, часть с офф-чейн выполнением кажется устойчивой, но где реальный коэффициент корреляции с фактическими приростами пропускной способности? Дегенсы всё равно будут дегенсами lol
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasWrangler
· 01-14 07:02
Честно говоря, подход с zk-доказательствами математически превосходит, но давайте будем честными — выполнение вне цепочки просто переносит проблему доверия вниз по цепочке. Где же настоящая проверяемость? 🤔 звучит газоэффективно на бумаге tho
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeTherapist
· 01-14 07:00
zk-протоколы действительно впечатляют, выполнение вне цепочки при этом остается проверяемым — именно так должен выглядеть Web3
Посмотреть ОригиналОтветить0
BrokenRugs
· 01-14 06:38
zk证明验证ai推理...听起来很牛,但真的能落地吗?
得了,又是一堆技术名词糊弄人,off-chain执行速度快隐私好,可数据上链谁来审计啊
galxe这种任务活动吹得再凶也只是营销,关键是用户能赚到钱不
proof of inference说白了就想证明ai没作弊,但信任基础真的有那么容易建立吗...
web3加ai又来了,去年就听说过这套,现在落地的有几个
不否认思路有意思,但得看真实应用场景,不是概念好就行的
anti-sybil这块值得关注,不过galxe本身就被吐槽过,这次行不行还得看
Inference Labs最近推出的Galxe任务活动确实抓住了关键点。这波宣传campaign重点围绕他们的核心技术和市场定位展开,让用户能深入理解产品价值。
技术层面,Proof of Inference的创新性在于利用ZK证明来验证AI推理过程。相比传统方案,off-chain执行既保证了速度和隐私性,同时生成的cryptographic zk-proofs确保了完整可审计性——输出的来源可追溯,数据无法篡改。这种设计思路很有意思,既解决了链上计算的成本问题,又保留了区块链的信任基础。
通过这类任务活动,项目方能有效普及技术理念,用户也能更直观地理解AI推理如何在Web3框架下实现透明与可信的结合。这对推动去中心化AI应用的发展很有意义。