我們的研究工作是第一個(gè)跨通用性AI原語(yǔ)模塊對(duì)ZK證明系統(tǒng)開展基準(zhǔn)測(cè)試的研究，包含了真實(shí)的數(shù)據(jù)圖表和表格。本文將提供畢業(yè)論文總結(jié)、相關(guān)詳細(xì)資料以及客戶程序原畢業(yè)論文。

我們將文章分為以下幾個(gè)部分：

部分一：Paper0的調(diào)研關(guān)鍵點(diǎn)

我們發(fā)現(xiàn)，計(jì)算出來的人工智能在今后將廣泛使用。然而，在鏈中并沒有多功能性神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，最小強(qiáng)烈推薦系統(tǒng)或搜索算法。因此，我們想知道怎樣才能把AI方式帶到不用信賴世界。我們從Starkware、MatterLabs和其他企業(yè)找到了Rollup服務(wù)項(xiàng)目，使用零知識(shí)證明來規(guī)模性拓展測(cè)算，同時(shí)保持密碼算法安全性，這也成為推動(dòng)我們?cè)趐aper0中相關(guān)工作的鼓勵(lì)種籽。

部分二：標(biāo)準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方案

大家關(guān)心針對(duì)paper0中6個(gè)證明系統(tǒng)的2個(gè)基本指標(biāo)：證明生成時(shí)間和prover內(nèi)存使用最高值。我們通過全部精確測(cè)量，針對(duì)證明生成時(shí)間所進(jìn)行的測(cè)量，并列出了6個(gè)測(cè)試證明系統(tǒng)的明細(xì)表格和參數(shù)深度基準(zhǔn)模塊。

部分三：結(jié)論迅如雷電

根據(jù)我們對(duì)6個(gè)證明系統(tǒng)的測(cè)試結(jié)論，我們得出一些非常有趣的結(jié)果。例如，對(duì)于證明時(shí)長(zhǎng)層面，Plonky2是迄今為止表現(xiàn)最好的系統(tǒng)，但其性能較弱，有時(shí)會(huì)讓Halo2的最高值RAM需求量翻番。而在證明時(shí)間與運(yùn)行內(nèi)存層面，根據(jù)GKR的zkCNNprover比較適合解決大中型模型。

部分四：用例和最后關(guān)鍵點(diǎn)

我們提供了兩個(gè)實(shí)例，分別是Worldcoin和AIArena。對(duì)于這兩個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景

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