AI rozwija technologię, a zk ją chroni Dapps powinny budować z myślą o prywatności i zabezpieczonym AI Oto 7 projektów przed TGE, które rozwijają AI i zk. Jeśli jesteś nowy w temacie ZK, sprawdź ten szczegółowy artykuł, który napisałem na temat wszystkiego, co musisz wiedzieć na ten temat 1. @Union_Build zk staje się kluczowym elementem jako jedna z najważniejszych technologii w kryptowalutach zk jest ważne, więc Union jest jeszcze ważniejszy, ponieważ transfer danych za pomocą zk jest istotny. Kryptowaluty opierają się na prywatnym transferze, Union to buduje Union wykorzystuje zkps + lekkie klienty do transportu zweryfikowanych danych między łańcuchami bez polegania na zaufanych mostach. To nie tylko crosschain, ale także crossproof, co umożliwia bezpieczną interoperacyjność między systemami ZK. Union opiera się na weryfikacji konsensusu i nie ma zależności od zaufanych stron trzecich, oracle, multi podpisów ani MPC. 2. @boundless_xyz Zbudowany przez RISC Zero Boundless wykorzystuje model zk koprocesora, łańcuchy zrzucają złożone obliczenia do zewnętrznego zkVM i otrzymują dowód, zweryfikowany na łańcuchu. To odblokowuje ciężkie obciążenia, takie jak wnioskowanie AI, złożone obliczenia DeFi, a nawet logikę gier, wszystko weryfikowalne bez ponownego uruchamiania na łańcuchu. 3. @zerobasezk ZEROBASE to wysokowydajna zdecentralizowana sieć dowodzenia zk dla aplikacji Web3 i finansowych w czasie rzeczywistym, zgodnych z przepisami. Dostarcza szybkie generowanie dowodów dla przypadków użycia, takich jak zkLogin, zkDarkPool i zkKYC, wykorzystując TEE do zapewnienia prywatności i zgodności z regulacjami. Ich podejście kładzie nacisk na modułowość: zk obwody zoptymalizowane pod kątem minimalnego czasu dowodzenia elastyczność warstwy DA wtykowy konsensus 4. @silhouette_ex Silhouette to DEX z priorytetem na prywatność na Hyperliquid’s HyperEVM, wykorzystujący TEE i szyfrowane relaye, aby ukryć zlecenia do momentu realizacji. To zapobiega front-runningowi, chroni strategie handlowe i broni przed MEV, nie rezygnując z szybkości ani płynności. Celem jest dostarczenie wydajności na poziomie CEX z pełną prywatnością on-chain, korzystając bezpośrednio z głębokich książek zamówień Hyperliquid 5. @encifherio Encifher to warstwa prywatności dla dapps DeFi, middleware do łatwego wdrożenia i przyjazny dla zgodności. Działa na Solanie i zaczęło od budowy prywatnych swapów poprzez integrację z Jupiter. Wykorzystuje dowody ZK po stronie klienta oraz TEE do weryfikacji transakcji bez ujawniania wrażliwych danych. 6. @MiraNetwork To tutaj AI spotyka się z ZK. W zasadzie weryfikacja wyników AI za pomocą zk. Mira weryfikuje wyniki modeli AI poprzez konsensus multimodelowy, wykorzystując ZKPs do udowodnienia, że obliczenia przebiegły poprawnie. To kluczowe dla niezawodności AI, szczególnie w środowiskach bez zaufania, ponieważ zapewnia, że modele AI nie mogą fałszować wyników bez wykrycia. 7. @cysic_xyz W zasadzie, ZK z prędkością sprzętową. Cysic buduje niestandardowe układy ASIC i systemy oparte na GPU, aby przyspieszyć generowanie dowodów ZK. Integrują się z RISC Zero zkVM, aby dostarczyć gotowe do produkcji dowody w ułamku zwykłego czasu. Dla obciążeń AI, to sprawia, że weryfikacja dużych, złożonych modeli jest wykonalna w czasie rzeczywistym. zk przeszedł długą drogę od bycia tylko narzędziem prywatności i teraz jest kręgosłupem dla bezpiecznych obliczeń, weryfikacji AI i zaufania między łańcuchami. Zdecydowanie warto zwrócić uwagę na te dapps