摘要：這是因?yàn)閷⑷斯ぶ悄苣Ｐ头诺絽^(qū)塊鏈上的門檻要高于傳統(tǒng)軟件環(huán)境--區(qū)塊鏈?zhǔn)侨蛐湃魏屯该鞯臋C(jī)器，驗(yàn)證影響用戶行為的計(jì)算的能力對(duì)區(qū)塊鏈的運(yùn)行至關(guān)重要。迄今為止，人工智能還很難做到這一點(diǎn)：大多數(shù)人工智能模型都在不透明的服務(wù)器中運(yùn)行，黑盒算法由相對(duì)不受檢查的操作員進(jìn)行調(diào)整。...

人工智能正在改變世界，這已成為共識(shí)。

然而，我們還沒有看到AI在區(qū)塊鏈領(lǐng)域的重要新應(yīng)用。至少，現(xiàn)在還沒有。這是因?yàn)閷⑷斯ぶ悄苣Ｐ头旁趨^(qū)塊鏈上的門檻遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)的軟件環(huán)境——區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N全球信任和透明的機(jī)器，驗(yàn)證影響用戶行為的計(jì)算能力對(duì)區(qū)塊鏈的運(yùn)行尤為重要。到目前為止，人工智能仍然很難做到這一點(diǎn)：大多數(shù)人工智能模型都在不透明的服務(wù)器中運(yùn)行，黑盒算法由相對(duì)不檢查的操作員進(jìn)行調(diào)整。但在一個(gè)驗(yàn)證主導(dǎo)信任假設(shè)的世界里，當(dāng)前 ML 機(jī)制不符合規(guī)定。

Modulus 正在填補(bǔ)這一缺陷。關(guān)鍵在于零知識(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)（zkML）： 無論是在開放環(huán)境還是私有集中服務(wù)器中進(jìn)行計(jì)算，ML 模型值可以被證明是正確的。結(jié)果如何？人工智能代理和 ML 該模型現(xiàn)在可以作為智能合約邏輯開始自然擴(kuò)展。具體來說，我們相信zkml可以最大限度地減少人類對(duì)復(fù)雜和動(dòng)態(tài)功能的業(yè)務(wù)需求，從而幫助解鎖更先進(jìn)的分散協(xié)議。

Modulus的第一批測(cè)試——鏈上交易機(jī)器人和支持zk的國(guó)際象棋引擎——就是這種新范式的兩個(gè)初始例子。另一個(gè)用例將涉及利用人工智能管理貸款抵押率(通常由人類協(xié)調(diào))的貸款協(xié)議，同時(shí)使用 zk 確認(rèn)模型按規(guī)定運(yùn)行。

總之，我們期待著更多的創(chuàng)新應(yīng)用，尤其是隨著開發(fā)者對(duì)Modulus技術(shù)和反饋電路的熟悉程度越來越高。

這就是為什么我們很高興領(lǐng)導(dǎo)領(lǐng)導(dǎo)領(lǐng)導(dǎo)領(lǐng)導(dǎo) Modulus 種子輪融資的原因。斯坦福學(xué)校的創(chuàng)始人是斯坦福學(xué)校的學(xué)生 Shor和Ryan Cao，大數(shù)據(jù)工程師nick Cosby。著名的密碼學(xué)家 Giorgos Zirdelis 加入進(jìn)來。該團(tuán)隊(duì)將人工智能研究、尖端密碼學(xué)和產(chǎn)品工程的專業(yè)知識(shí)結(jié)合起來，使其特別適合處理這一新興領(lǐng)域的問題。我們期待著這個(gè)團(tuán)隊(duì)繼續(xù)推出創(chuàng)新應(yīng)用，我們非常高興能夠支持他們的工作。