機器學習模型的核心層證明機制面臨可擴展性挑戰

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發佈時間:

2025-06-11 23:07:33

機器學習模型參數的指數級增長為零知識證明系統帶來了重大挑戰。現代模型現在通常包含數十億個參數，甚至在開始加密處理之前就造成了記憶體瓶頸。

當這些模型為零知識證明（zkp）進行調整時，會經歷急劇的擴展。每個浮點數參數轉換為算術域元素會使記憶體使用量增加5-10倍，而浮點運算模擬又會增加5倍的開銷。累積效應可能使記憶體需求膨脹至原始水平的25-50倍。

目前的ZKP優化工作主要集中在證明系統本身，往往忽略了一個關鍵維度：將龐大模型戰略性地分割為可管理的子模組。儘管該領域有「如何吃掉一頭大象？一口一口吃」的解決複雜問題的格言，這種疏忽仍然存在。

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