يعمل الذكاء الاصطناعي على تطوير التكنولوجيا ، مع حمايتها zk يجب أن يتم بناء التطبيقات اللامركزية للخصوصية وتأمين الذكاء الاصطناعي فيما يلي 7 مشاريع ما قبل TGE لتطوير الذكاء الاصطناعي و zk. إذا كنت جديدا على ماهية ZK ، فتحقق من هذا الغوص العميق الذي قمت به حول كل ما تحتاج لمعرفته عنه 1. @Union_Build تحتل ZK مركز الصدارة كواحدة من أهم التقنيات في مجال التشفير zk مهم لذا فإن Union أكثر أهمية لأن نقل البيانات عبر zk مهم. تم بناء التشفير على قابلية نقل الخصوصية ، ويقوم الاتحاد ببناء ذلك يستخدم Union عملاء zkps + Light لنقل البيانات التي تم التحقق منها بين السلاسل دون الاعتماد على الجسور الثقيلة الثقيلة. إنها ليست فقط متقاطعة ولكنها أيضا مقاومة للتصاليب ، مما يتيح قابلية التشغيل البيني الآمنة بين أنظمة ZK نفسها. يعتمد الاتحاد على التحقق بالإجماع وليس له تبعيات على أطراف ثالثة موثوقة أو أوراكل أو توقيعات متعددة أو لجنة السياسة العامة. 2. @boundless_xyz بناه RISC Zero يستخدم Boundless نموذج المعالج المساعد zk ، وتقوم السلاسل بتفريغ الحساب المعقد إلى zkVM خارجي واستعادة دليل تم التحقق منه على السلسلة. يؤدي هذا إلى فتح أعباء العمل الثقيلة مثل استدلال الذكاء الاصطناعي أو حسابات DeFi المعقدة أو حتى منطق اللعبة ، وكلها يمكن التحقق منها دون إعادة تشغيلها على السلسلة. 3. @zerobasezk ZEROBASE هي شبكة اختبار zk لامركزية عالية الأداء لتطبيقات Web3 والتطبيقات المالية في الوقت الفعلي. إنه يوفر إنشاء دليل سريع لحالات الاستخدام مثل zkLogin و zkDarkPool و zkKYC ، باستخدام TEEs لضمان الخصوصية والامتثال التنظيمي. يؤكد نهجهم على الوحدات: دوائر ZK محسنة لأقل وقت من prover مرونة طبقة DA إجماع قابل للتوصيل 4. @silhouette_ex Silhouette هو أول DEX إعدادي للخصوصية على HyperEVM من Hyperliquid ، باستخدام TEEs والمرحلات المشفرة لإخفاء الأوامر حتى التنفيذ. هذا يمنع الجري الأمامي ، ويحمي استراتيجيات التداول ، ويدافع ضد MEV دون التضحية بالسرعة أو السيولة. يهدف إلى تقديم أداء على مستوى CEX مع خصوصية كاملة على السلسلة من خلال الاستفادة مباشرة من دفاتر الطلبات العميقة من Hyperliquid 5. @encifherio Encifher هي طبقة خصوصية ل Defi dapps ، وهي برنامج وسيط للتشغيل ومتوافق. إنه على Solana وبدأ ببناء مقايضات خاصة من خلال تكامل كوكب المشتري. يستخدم إثباتات ZK من جانب العميل بالإضافة إلى TEEs للتحقق من المعاملات دون الكشف عن البيانات الحساسة. 6. @MiraNetwork هذا هو المكان الذي يلتقي فيه الذكاء الاصطناعي ب ZK. التحقق من إخراج الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي باستخدام zk. تتحقق Mira من مخرجات نموذج الذكاء الاصطناعي من خلال إجماع متعدد النماذج ، باستخدام ZKPs لإثبات أن الحساب حدث بشكل صحيح. هذا أمر بالغ الأهمية لموثوقية الذكاء الاصطناعي ، خاصة في البيئات غير الموثوقة ، لأنه يضمن عدم تمكن نماذج الذكاء الاصطناعي من تصنيع المخرجات دون اكتشافها. 7. @cysic_xyz في الأساس ، ZK بسرعة الأجهزة. تقوم Cysic ببناء أنظمة ASIC مخصصة وأنظمة قائمة على وحدة معالجة الرسومات لتسريع توليد دليل ZK. إنهم يتكاملون مع RISC Zero zkVM لتقديم إثباتات جاهزة للإنتاج في جزء بسيط من الوقت المعتاد. بالنسبة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي، فإن هذا يجعل التحقق من النماذج الكبيرة والمعقدة ممكنا في الوقت الفعلي. لقد قطعت ZK شوطا طويلا من كونها مجرد أداة خصوصية وهي الآن العمود الفقري للحساب الآمن والتحقق من الذكاء الاصطناعي والثقة عبر السلاسل. بالتأكيد يستحق مراقبة هذه التطبيقات اللامركزية