ZKML

　　zkML是一种创新的方法，将零知识证明与机器学习相结合，确保安全和私密的人工智能洞察力和验证，而不暴露敏感数据。这在医疗保健和金融等隐私至关重要的领域尤为关键。zkML通过在节点上训练机器学习模型，每个模型持有一部分数据，然后使用生成的加密证明来验证数据的各个方面，而不会揭示数据。

　　这项技术仍在不断发展，重点是将零知识证明集成到模型推理阶段，这对于验证GPT-4或DALL-E 2等AI模型的输出而不暴露敏感输入非常有效。尽管由于计算限制，管理大型模型仍面临挑战，但已经取得了重大进展，例如Modulus Labs成功为一个具有1800万参数的模型创建证明。