Tin lớn: Nghiên cứu cốt lõi của Lagrange về Dynamic zk‑SNARKs (Weijie Wang, @chbpap, @s_shravan, @dipapadopo) sẽ được trình bày tại Hội nghị Khoa học Blockchain (SBC) 2025 vào ngày 4 tháng 8. Đây là lý do tại sao điều này quan trọng - đối với AI, crypto và tương lai của tính toán có thể xác minh: 🧵

2/ Hạn chế chính của các zk‑SNARKs hiện có là chúng tĩnh. Nếu dữ liệu hoặc phép toán của bạn thay đổi - ngay cả một chút - bạn phải tái tạo toàn bộ chứng minh từ đầu. Điều này không hiệu quả, tốn kém và không thể mở rộng cho các hệ thống trực tiếp.

3/ zk‑SNARKs động làm cho việc chứng minh hiệu quả hơn bao giờ hết. Chúng cho phép bạn cập nhật một chứng minh một cách dần dần khi dữ liệu cơ sở thay đổi. Tức là: Không cần phải tính toán lại mọi thứ từ đầu.

4/ Tại sao điều này lại quan trọng? Bởi vì tính toán có thể xác minh giờ đây có thể mở rộng với: – Tinh chỉnh một mô hình AI – Một người chơi di chuyển trong một trò chơi trực tiếp – Một điểm dữ liệu mới xuất hiện trên một oracle thời gian thực Các bằng chứng phát triển cùng với hệ thống mà chúng bảo vệ.

5/ Hơn nữa, Dynamic zk‑SNARKs giữ nguyên các đảm bảo về tính không biết và tính hợp lệ như các hệ thống truyền thống. Chúng được xây dựng trên các giả định tiêu chuẩn như q-DLOG và sử dụng các cam kết mật mã có khả năng mở rộng. Nói cách khác, chúng an toàn như các phương pháp truyền thống để chứng minh (chỉ tốt hơn trong việc tự chứng minh).

6/ Dynamic zk-SNARKs mở khóa một lớp mới của các trường hợp sử dụng trong thế giới thực: 🔹 Xác minh các mô hình AI tinh chỉnh mà không cần chứng minh lại từ đầu 🔹 Duy trì các oracle cập nhật trong các mạng trực tiếp 🔹 Kích hoạt logic trò chơi động với các chứng cứ trên chuỗi 🔹 Kiểm toán các tập dữ liệu đang phát triển để đảm bảo tuân thủ

8/ Cùng với DeepProve—hệ thống zkML của Lagrange—Dynamic zk‑SNARKs cho phép xác minh thời gian thực các hệ thống AI đang phát triển. Từ độ chính xác đến sự phù hợp, chúng ta giờ đây có thể chứng minh các thuộc tính của AI khi nó học.

10/ Hãy gặp chúng tôi tại SBC 2025 vào ngày 4 tháng 8 năm 2025 🔗 Xem buổi nói chuyện trực tiếp tại đây: 🎓 Đọc tài liệu: 🔬 Được xây dựng bởi nhóm nghiên cứu của Lagrange: Wang, Papamanthou, Srinivasan & Papadopoulos

11/ “Dynamic zk‑SNARKs” là bài báo thứ hai của Lagrange (trong ba năm) được chấp nhận tại SBC 2025 Đọc toàn bộ thông tin về Dynamic zk-SNARKs—nghiên cứu mới của Lagrange về tính toán có thể xác minh và AI—dưới đây: 👇

7/ Cùng với DeepProve—hệ thống zkML của Lagrange—Dynamic zk‑SNARKs cho phép xác minh thời gian thực các hệ thống AI đang phát triển. Từ độ chính xác đến sự phù hợp, chúng ta giờ đây có thể chứng minh các thuộc tính của AI khi nó học.

8/ Hãy gặp chúng tôi tại SBC 2025 vào ngày 4 tháng 8 năm 2025 🔗 Xem buổi nói chuyện trực tiếp tại đây: 🎓 Đọc tài liệu: 🔬 Được xây dựng bởi nhóm nghiên cứu của Lagrange: Wang, Papamanthou, Srinivasan & Papadopoulos

9/ “Dynamic zk‑SNARKs” là bài báo thứ hai của Lagrange (trong ba năm) được chấp nhận tại SBC 2025 Đọc toàn bộ thông tin về Dynamic zk-SNARKs—nghiên cứu mới của Lagrange về tính toán có thể xác minh và AI—dưới đây: 👇

9/ “Dynamic zk‑SNARKs” là bài báo thứ hai của Lagrange (trong ba năm) được chấp nhận tại Hội nghị Khoa học Blockchain (SBC) Đọc toàn bộ thông tin về Dynamic zk-SNARKs—nghiên cứu mới của Lagrange về tính toán có thể xác minh và AI—dưới đây: 👇