logo
Crypto Casinosข่าวการเพิ่มประสิทธิภาพการตรวจสอบโมเดล AI ด้วยการเรียนรู้ของเครื่องแบบ Zero-Knowledge

การเพิ่มประสิทธิภาพการตรวจสอบโมเดล AI ด้วยการเรียนรู้ของเครื่องแบบ Zero-Knowledge

Last updated: 01.11.2023
Natasha Fernandez
เผยแพร่โดย:Natasha Fernandez
การเพิ่มประสิทธิภาพการตรวจสอบโมเดล AI ด้วยการเรียนรู้ของเครื่องแบบ Zero-Knowledge image

Best Casinos 2025

การแนะนำ

โมดูลัสเป็นเทคโนโลยีล้ำสมัยที่ควบคุมพลังของการเรียนรู้ของเครื่องแบบไม่มีความรู้ (ZKML) เพื่อรับประกันความแม่นยำและความสมบูรณ์ของโมเดล AI ด้วยการใช้การพิสูจน์ความรู้แบบศูนย์ Modulus มอบวิธีการที่มีประสิทธิภาพในการตรวจสอบการดำเนินการโมเดล AI ที่ถูกต้อง

การเรียนรู้ของเครื่องแบบไม่มีความรู้

ZKML ย่อมาจากการเรียนรู้ของเครื่องที่ไม่มีความรู้ เป็นแนวทางปฏิวัติที่ผสมผสานหลักการของการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์เข้ากับการเรียนรู้ของเครื่อง ช่วยให้สามารถตรวจสอบโมเดล AI ได้โดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อนใดๆ เกี่ยวกับตัวโมเดลเองหรือข้อมูลที่ได้รับการฝึก

การใช้ประโยชน์จาก ZK Proofs สำหรับการตรวจสอบโมเดล AI

โมดูลัสใช้ประโยชน์จากการพิสูจน์ ZK เพื่อตรวจสอบการดำเนินการของโมเดล AI การพิสูจน์ ZK มอบวิธีการพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์ว่าโมเดล AI ได้รับการดำเนินการอย่างถูกต้อง โดยไม่ต้องเปิดเผยรายละเอียดใดๆ เกี่ยวกับโมเดลหรือข้อมูลที่ใช้งาน

บทสรุป

Modulus นำเสนอโซลูชันที่ก้าวล้ำสำหรับการตรวจสอบโมเดล AI โดยใช้ประโยชน์จากพลังของการเรียนรู้ของเครื่องที่ไม่มีความรู้และการพิสูจน์ ZK ด้วยโมดูลัส องค์กรต่างๆ สามารถรับประกันความถูกต้องและความสมบูรณ์ของโมเดล AI ของตน โดยมอบความไว้วางใจและความโปร่งใสในโลกของปัญญาประดิษฐ์ที่ซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ

ข่าวที่เกี่ยวข้อง

แสดงมากขึ้น
Natasha Fernandez
Natasha Fernandez
นักเขียน
Natasha "CryptoQueen" Fernandez เชื่อมช่องว่างระหว่างกระแสบล็อกเชนและความสามารถพิเศษของคาสิโน จากภูมิประเทศอันเงียบสงบของนิวซีแลนด์ไปจนถึงโลกแห่งสกุลเงินดิจิทัลที่ผันผวน เธอกำลังสร้างกระแสในวงการเกมออนไลน์ ด้วย CryptoCasinoRank เธอวาดอนาคตที่ชิปมาบรรจบกันอย่างราบรื่นโพสต์เพิ่มเติมโดยผู้เขียน