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TokenTreasury_
2025-12-24 05:20:13
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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着膨胀，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。
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StakeTillRetire
· 2025-12-27 05:08
卧槽，终于有人动脑子优化这玩意儿了，之前zkML的证明体积大得离谱
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薛定谔空投
· 2025-12-24 13:18
卧槽这才是真正有想法的方案啊，不是单纯堆砌技术秀肌肉
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NFT Bankruptcy Club
· 2025-12-24 06:17
这才是正道啊，终于有人想到优化这块了，数据冗余太要命
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薅毛致富
· 2025-12-24 05:50
哈，终于有人在优化这个痛点了，之前的证明体积确实是个噩梦
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NotFinancialAdviser
· 2025-12-24 05:46
诶呀 终于有人在搞zkML的数据冗余问题了，这玩意儿一直是我的心病
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长线梦想家
· 2025-12-24 05:41
哈，这不就是咱们一直在等的优化方向吗？三年前就有人说zkML会改变一切，结果卡在这个点子上，现在终于有人把witness处理好了。说实话，看到有项目真的在做预处理这块，我还是挺兴奋的，虽然我的持仓今年亏得一塌糊涂...但这种基础设施的突破，就是那种能在三年后翻盘的东西啊，懂不懂？
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SellLowExpert
· 2025-12-24 05:41
哈，终于有人在优化这个痛点了，数据冗余问题搁那儿太久了
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MerkleDreamer
· 2025-12-24 05:36
靠，这才是我想看的优化思路啊，之前的zkML项目就是因为proof太臃肿直接拉跨
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韭当割
· 2025-12-24 05:26
哈哈终于有人琢磨这块了，证明膨胀一直是个顽疾 witness优化这思路确实绝，链上成本能省就得省 这玩意要是真能压缩，zkML落地的概率都高了不少 听起来简单，实现起来肯定踩坑无数 预处理的细节究竟怎么搞的，想看看有没有坑
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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着膨胀，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。