Штучний інтелект розвиває технології, і zk захищає їх Dapps мають забезпечувати конфіденційність і безпеку штучного інтелекту Ось 7 проектів pre TGE, які просувають AI та zk. Якщо ви новачок у тому, що таке ZK, перегляньте це глибоке занурення, яке я зробив, про все, що вам потрібно про нього знати 1. @Union_Build ZK займає центральне місце як одна з найважливіших технологій у криптовалюті zk важливий, тому Union важливіший, оскільки передача даних через zk важлива. Криптовалюта побудована на можливості передачі конфіденційності, Union будує це Union використовує клієнти zkps + light для передачі перевірених даних між ланцюгами, не покладаючись на довірчі важкі мости. Він не просто кросчейн, але й перехреснозахищений, що забезпечує безпечну сумісність між самими системами ZK. Union ґрунтується на перевірці консенсусу і не залежить від довірених третіх сторін, оракулів, мультипідписів або MPC. 2. @boundless_xyz Побудовано в RISC Zero Boundless використовує модель співпроцесора zk, відвантажує складні обчислення на зовнішній zkVM і отримує назад доказ, перевірений onchain. Це розблоковує великі робочі навантаження, такі як висновок штучного інтелекту, складні розрахунки DeFi або навіть ігрову логіку, і все це можна перевірити без повторного запуску в мережі. 3. @zerobasezk ZEROBASE — це високопродуктивна децентралізована мережа доказів zk для реального часу, сумісна з Web3 та фінансовими додатками. Він забезпечує швидку генерацію доказів для таких випадків використання, як zkLogin, zkDarkPool і zkKYC, використовуючи TEE для забезпечення конфіденційності та відповідності нормативним вимогам. У їхньому підході наголошується на модульності: Схеми ZK, оптимізовані для мінімального часу виконання Гнучкість шару DA Консенсус, що підключається 4. @silhouette_ex Silhouette — це підготовча DEX для забезпечення конфіденційності на HyperEVM від Hyperliquid, яка використовує TEE та зашифровані ретранслятори для приховування замовлень до виконання. Це запобігає випередження, захищає торгові стратегії та захищає від MEV без шкоди для швидкості та ліквідності. Він спрямований на забезпечення продуктивності на рівні CEX з повною конфіденційністю в ланцюжку шляхом безпосереднього використання глибоких книг ордерів Hyperliquid 5. @encifherio Encifher — це рівень конфіденційності для децентралізованих додатків Defi, проміжне програмне забезпечення, що підключається до плагіна, і сумісне програмне забезпечення. Він працює на Solana і почався з побудови приватних свопів через інтеграцію з Юпітером. Він використовує докази ZK на стороні клієнта, а також TEE для перевірки транзакцій без розкриття конфіденційних даних. 6. @MiraNetwork Ось тут і зустрічається ШІ з ZK. В основному перевірка виведення ШІ за допомогою zk. Mira перевіряє результати моделі штучного інтелекту за допомогою консенсусу, використовуючи ZKP, щоб довести, що обчислення відбулися правильно. Це має вирішальне значення для надійності штучного інтелекту, особливо в середовищах без довіри, оскільки гарантує, що моделі штучного інтелекту не можуть виробляти виходи без виявлення. 7. @cysic_xyz В основному, ЗК на апаратній швидкості. Cysic створює кастомні ASIC та системи на основі GPU для прискорення генерації ZK proof. Вони інтегруються з RISC Zero zkVM, щоб забезпечити готову до виробництва пробу за частку звичайного часу. Для робочих навантажень штучного інтелекту це робить перевірку великих і складних моделей можливою в режимі реального часу. zk пройшов довгий шлях від простого інструменту конфіденційності, і тепер він є основою для безпечних обчислень, перевірки штучного інтелекту та міжланцюгової довіри. Однозначно варто стежити за цими децентралізованими програмами