zkML零知识机器学习在应用中面临一个关键挑战：输入数据往往会导致证明规模显著膨胀，这直接影响了系统的效率和可扩展性。有项目通过优化witness生成流程找到了解决方案——在证明生成前进行智能预处理，有效减少了冗余数据，从而大幅压缩最终证明的体积。这种思路对于提升零知识证明在实际应用中的性能具有重要意义，特别是在对链上成本敏感的场景中。