## Gear 合约开发案例解析 - ZKML <p align="center"> <a href="https://gitpod.io/#https://github.com/gear-foundation/external-zkml-actor"> <img src="https://gitpod.io/button/open-in-gitpod.svg" width="240" alt="GEAR"> </a> </p> 代码仓库: https://github.com/gear-foundation/external-zkml-actor 本 PPT 链接: https://hackmd.io/@btwiuse/zkml --- 什么是 ZKML? - ZKML 代表零知识机器学习 - 它是一种将零知识证明与机器学习相结合的技术 - 在ZKML的上下文中，证明者可以展示 ML 模型结果的正确性，而无需透露任何额外的信息 --- 为何使用 ZKML？ - ZKML 允许在链下执行复杂的计算，同时使得这些计算能够在链上被证明为正确 - 将 ML 引入区块链世界的主要挑战之一是高计算成本 > "探索 ZKML 的无限可能性！零知识证明和机器学习的结合，为Web3的世界带来了革命性的改变。现在，我们可以在保持去中心化和效率的同时，利用AI的强大能力。#ZKML #Web3 #AI #Decentralization" --- ZKML 和 Gear 的完美结合 - ZK 证明为 ML 的计算挑战提供了解决方案。它们允许在链下执行复杂的计算，同时使得这些计算能够在链上被验证 - 当这项技术与 Gear 协议区块链的高速、低成本交易相结合时，ZKML 成为链上应用的强大工具 --- ZKML 在 Gear 上的实现 - 零知识证明应用 PoC 参考 Wiki https://wiki.gear-tech.io/docs/examples/Infra/zkml/ <p align="center"> <a href="https://gitpod.io/#https://github.com/gear-foundation/external-zkml-actor"> <img src="https://gitpod.io/button/open-in-gitpod.svg" width="240" alt="GEAR"> </a> </p> 代码仓库: - https://github.com/gear-foundation/external-zkml-actor --- > 这个实现提供了将资源密集型计算从区块链中转移出去的能力，同时确保其完整性。它通过生成计算的零知识证明并在链上进行验证，展示了一个基于 MNIST 机器学习模型的示例。 > 相关的智能合约只允许每个客户进行一次验证会话。如果客户希望放弃当前的验证并提交新的输入，他们可以选择发送交易来清除正在进行的验证。 ---  --- <!-- 使用零知识证明进行计算的过程涉及四个关键参与者：初始化者、用户、zk-智能合约和证明者。 初始化者：负责将 zk-智能合约部署到区块链上并初始化其参数。在初始化过程中，定义了机器学习模型的结构，为后续的交互设定了舞台。 用户：系统的用户（可以是人或其他智能合约）通过提交他们的输入数据与 zk-智能合约进行交互，这些数据是为了由机器学习模型处理。这一步展示了外部方如何无缝地与区块链进行交互，而无需直接执行计算密集型操作。 证明者：证明者部署在服务器上，并持续轮询 zk-智能合约以发现用户提供的新输入，计算输出，并证明计算。证明者从 zk-智能合约中获取输入，评估机器学习模型，并生成一个零知识证明，证明计算的有效性。然后将机器学习模型的结果输出以及零知识证明提交回 zk-智能合约。 用户验证：用户通过与 zk-智能合约交互启动验证过程。zk-智能合约协调零知识证明的验证，独立确认计算的准确性，而不暴露敏感数据。 验证结果：一旦在 zk-智能合约内完成验证过程，用户就会被通知验证结果。 --> # Questions <img src="https://hackmd.io/_uploads/SyK8P72d2.jpg" width="240" alt="GEAR"> <img src="https://hackmd.io/_uploads/By_kgE3_2.png" width="240" alt="VARA"> 课后答疑频道: https://t.me/Gear_CN