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前沃顿商学院教授三大预言：美股将反弹结束，经济将温和衰退，美联储将停止加息

退休的沃顿商学院金融学教授杰Jeremy Siegel预测，股市反弹将失去动力，美国经济将陷入温和衰退，美联储将不会加息。标准普尔500指数已从最近的低点飙升超过20%，标志着牛市的开始。然而，Siegel警告说，在互联网泡沫和房地产崩盘期间，股市反弹超过20%，然后会迅速回吐所有涨幅。

Dan19772023-06-14

黑客松必备｜Bear Necessities Hackathon Office Hours汇总

链的通用网关。作为一个领先的去中心化预言机网络，Chainlink为本次黑客松提供预言机赞助，为开发者们提供了$10,000美金的奖金，助力开发者使用Chainlink构建，并提出赛题 — — 通过Chainlink连接世界。 Biconomy Office Hour 时间：6月15日 02:00–03:00 AM (UTC+8)主讲人：Biconomy开发者关系负责人Rahat Chowdhury参与链接：https://discord.gg/moonbeam Biconomy是一个Web3开发者和交易基础设施平台，能够简化用户体验并加速Web3的大规模采用。其去中心化UX堆栈为开发者提供强大的工具能够消除复杂性，吸用更多用户并扩展应用程序。Biconomy于2022年11月推出可供灵活使用的SDK，使开发者能够轻松集成非托管式多链高效的中继链基础设施。该SDK提供一键式用户操作、交易批处理和gas费用控制等优势，增强了UX并吸引更多终端用户前来体验。 Biconomy为本次黑客松提供了$5,000美金的奖金，workshop赛题为使用Biconomy SDK构建DApp。 Moonbeam Office Hours 时间： 6月16日 01:00–02:00 AM (UTC+8)6月23日 01:00–02:00 AM (UTC+8)主讲人：Moonbeam开发者关系工程师Kevin Neilson参与链接：https://discord.com/invite/moonbeam Moonbeam是一个智能合约平台，用于构建跨链互连应用程序，能够访问任何链上的用户、资产和服务。通过将来自以太坊、Cosmos、波卡等功能整合到一个平台中。Moonbeam平台使用集成的跨链信息传递，允许开发者创建访问多个远程区块链服务的智能合约。 Moonbeam基金会为本次黑客松提供了$20,000美金的奖金，提出了“使用Moonbeam构建互连合约（Connected Contracts）”的赛题。 Subquery Office Hour 时间：6月16日 04:30–05:30 AM (UTC+8)主讲人：SubQuery研究负责人Sean Au参与链接：https://discord.gg/moonbeam SubQuery是一个开源的区块链数据索引器，为开发者提供快速、灵活、可靠和去中心化的API，来支持多链应用。SubQuery还为开发者提供免费的生产级项目托管服务。 SubQuery为本次黑客松提供了$5,000美金的奖金，workshop赛题为使用SubQuery构建Substrate/EVM NFT索引器。来源：金色财经

金色财经2023-06-14

Uniswap V4能帮助DEX超越CEX吗？

超出范围的流动性存入借贷协议、定制链上预言机、LP 费用自动复合到 LP 头寸等等。随着开发者了解的深入，会根据自身和社区需求开发出更多的钩子案例出来。（来自 Uniswap 官网） Uniswap 基于自身需求的可定制化，可以激发开发者推出新型的流动性池，满足各种交易场景，让流动性跟社区、跟项目自身的发展有更深的绑定。仅仅这一点，就是 CEX 无法企及的。基于 Uniswap V4，开发者可以自由涂画，会极大激发开发者和社区的想象力和创造力，在流动性效率与项目自身的深度绑定上会抵达新的高度。同时也可以预见，对于流动性提供者的激励会达到更高的高度。随着钩子的增多，新功能的增多，Uniswap 有机会成为底层的流动性基础设施。Uniswap V4 会被嵌入到更多的 DeFi 生态中，从而极大增加其网络效应，最终成为整个 def 的底层基础设施。 *Singleton 原先是 factoy/pool 模式，每个流动性池一个合约，属于多代币多合约的架构，现在引入一个大合约架构（singleton，「单例」合约），所有流动性池处于单例智能合约中。（来自 Uniswap 官网）原来的架构在创建流动性池和进行多池的交换时成本较高，V4 中的单例合约架构则减少了 gas 成本，无须在不同池的不同合约之间转移。这种架构根据 Uniswap 团队的估计，可以将创建流动性池的 gas 成本降低 99%。此外，在单例架构上还引入「flash accounting」系统，跟 V3 每次兑换结束后将资产转出/转入不同，V4 则是根据净余额来转移。此外，坎昆升级中的 EIP-1153 的「transient storage」（瞬态存储）也利于该系统，且有助于进一步实现成本优化。最后，V4 中，原生 ETH 重新在交易对中出现（V2 中曾经被去除掉），这也会带来一些 gas 成本的降低。结语从目前的 Uniswap V4 玩法看，它不仅是自己要成为最大的 DEX，还要成为 DEX 平台，让更多开发者和项目方在它的流动性平台上构建各种自定义的玩法，这种开放的架构，带来了更大的可能性。随着更多开发者部署 Hooks，更多新功能出来，更多可组合性案例出来，Uniswap 的网络效应和不可替代性一步步增强。仅从蓝狐笔记的角度，这些努力会推动 Uniswap 的流动性继续增大，从而使其成为最具影响力的底层设施之一。 Uniswap V4 出现加快了 DEX 追赶 CEX 的脚步，Uniswap 有机会成为加密 defi 的真正基础设施，甚至有机会在未来五到十年内达到并超越 CEX 的市场份额。来源：金色财经

金色财经2023-06-14

Trust Finance的优势以及未来价值

地址，交易完毕。去中心化交易为核心的预言机：区块链是一个封闭的环境，链上是无法主动获取链外真实世界的数据。主要是因为区块链无法主动发起 Network call （网络调用）而链上智能合约是被动接收数据的。其次，智能合约其实并不智能，它只是在满足相应条件下，才达到触发状态的程序。同时，智能合约最终的执行需要合约参与方的私钥签署，智能合约本身没有办法自动执行。当智能合约的触发条件取决于区块链外信息时，这些信息需先写入区块链内记录。此时需要通过预言机来提供这些区块链外的信息。Trust Finance 去中心化交易平台通过可信的计算环境，为外部世界提供真实可信的数据服务，Trust Finance 预言机系统就是一种单向的数字代理，可以查找和验证真实世界的数据，并以加密的方式将信息提交给智能合约。预言机就好比区块链世界中的一个第三方数据代理商。第三方应用通过 Trust Finance 的去中心化预言机服务网绚来链接智能合约和外部于联网世界，同时也为区块链提供无限的且可验证的计算能力。Trust Finance在链上监测用户数据请求，链下监控和接收数据请求，再通过链下随机选一组节点来提供数据，一旦收集来的数据通过组内 51% 节点共识被规为正确答案，最后链下再将获取的答案反馈给链上信息请求方。Trust Finance 通过设立一个对诚实节点的奖励机制：除了给节点的数据处理费，还提供平台币作为虚拟采矿奖励。Trust Finance 预言机在性能上可支持多条链，且数据结果接近实旪，同旪Trust Finance 分片的网络结构设计，可以并行处理请求，达到高性能和可扩展性。帮助扩展智能合约的处理能力和应用场景的二层（layer 2）网络解决方案。Trust Finance的预言机服务网络通过对每个节点返回的结果在区块链上进行聚合和共识，性能和可扩展性更好。选取工作节点是完全随机的在去中心化网络中选取工作节点，有更好的抵御攻击的能力，安全性更好，也更公平。跨链的统一资产管理平台： Trust Finance 致力二构建一个“高可扩展”、“强鲁棒性”、“易升级” 的区块链跨链示范平台，能够为区块链于联网络的形成不价值孤岛的互通提供可靠的底层技术支撑。完成跨链传输协议为了支持异构区块链之间交易的可信验证和可靠传递，我们设计了一种类似TCP/IP 的链间传输协议：IBTP（Inter-Blockchain Transfer Protocol）。此外，由二应用链间的共识算法、签名机制等相关差异性会导致交易存在性证明的不同，IBTP 协议将不同区块链的跨链信进行统一，从而让中继链方便地进行跨链消息的处理、路由和验证以及跨链网关更统一地处理跨链消息。完成异构交易验证引擎我们为中继链设计了一种高效可插拔的验证引擎，用二对应用链所提交的跨链交易进行可信验证，基于动态注入的验证规则对相应应用链提交的证明进行验证。在跨链交易中，对于每一笔跨链交易，中继链需要对其进行校验，防止交易被伪造或篡改。异构交易验证引擎通过智能合约的方式管理多种验证规则，对不同区块链的交易进行合法性检验，并支持验证规则的部署和在线升级，在满足各类型区块链的验证体系的同时保证验证规则高效执行。完成多层级路由在跨链如果说一个中继链及相应的应用链组成一个“跨链联盟”，那么联盟间也会发生消息传输、路由的行为，构成多层级的区块链网络。来源：金色财经

金色财经2023-06-14

金融的本质就是流通多样化的交易形式将加快流通速度

。我们注意到，数字金融作为高科技金融，预言机已经受到关注。预言机的作用，体现在对于外部输入数据与区块链内部智能合约之间进行把关，从而保障链上数据的真实性。当然，区块链技术，包括人工智能、量子计算以及预言机等等技术手段，在安全防护上，也是需要不断更新完善的。数字金融的激励功能。金融本来是应该发挥激励功能的，但由于种种原因，尤其是金融异化，使其激励功能被遮掩、弱化，甚至扭曲。数字金融，由于在区块链平台上主体平等，所以尤其对于微观经济主体的转型升级、创新发展起到激励作用。同时，数字金融将在很大程度上实现“消费者也是投资者”，这是一项非常重要的变革——从“按资分配”，向按资分配、按劳分配、按贡献分配转化，亦即向多元分配转化。这里，承认从机构到个人购买行为的贡献，甚至承认人们日常消费行为的贡献。因为，所有产生数据的行为，都在做出贡献，而数字金融则以数据记载来认可，以数据资产化的通证技术来保障，并通过交易流转而实现价值分配。这样的激励，不仅是一种分配机制的进步，更是生产关系的改善，是社会实现“对等的平等”的重要的文明进步。这里，数字金融的激励作用是双向的：当消费者是投资者的时候，供给侧获得新的金融动力；当消费者是分配对象的时候，将有力拉动市场需求，扩大内需。数字金融的大数据功能。数字金融的诞生，使货币职能有了新的扩展，从科技那里获得新的“赋能”。分布式的数据存储技术，为数据“铸魂”，以去中心化的点对点交易互联，以加密、不可篡改、可溯源等技术特性，使数据的获取、储存、整合、跟踪、交易、流通等等更加通畅、高效、安全，数字化信息因而获得盎然生机，数字资产化、资源化程度迅速提升，以生产力和生产关系双向改变的巨大优势，成为开启数字经济时代的强力要素和重要动因。数字经济时代的来临，已经是在现实中充分体现出来的趋势。来源：金色财经

金色财经2023-06-13

金色观察 | 一文速览57个Linea 生态项目

lla 具有广泛数据解决方案的去中心化预言机，实时、可扩展和可定制的数据。Umbrella 为特定需求提供量身定制的解决方案。 Redstone Oracle 网站：https://redstone.finance/ RedStone 提供灵活的数据馈送，更新时间小于 10 秒，非常适合贷款、Perps、期权、衍生品。 Orally 网站：https://docs.orally.network/ 完全链上的预言机，用于跨多个链的安全可靠的去中心化教据馈送和自动化。 Security: Revoke.cash 网站：https://revoke.cash/ Revoke.cash 提供了一个用于管理代币配额的仪表板和一个浏览器扩展程序，并以此来保护用户免受常见的加密货币诈骗。 Hapilabs 网站：https://linea.hapilabs.one/login.php HAPI 是一种链上网络安全协议，旨在防止黑客和利用者跨各种区块链进行欺诈。 GameFi： Cataclysm 网站：https://www.cataclysm-game.com/zero-mission “大灾变:零任务”是一款迷你游戏，即将于2023 年底推出，同时也是链上加强版免费 PC 游戏“大灾变”的前奏。 Battlemon 网站：https://battlemon.com/ GameFi 生态系统围绕交互式 3D NFT 来构建，具有实用程序和具有结果概率的链上机制，玩家可以通过挖矿、游戏、质押来获得奖励。来源：金色财经

金色财经2023-06-13

比特币网络Omni发行数字治理通证Trust Finance（简称TUT）

易完毕第二阶段：去中心化交易为核心的预言机区块链是一个封闭的环境，链上是无法主动获取链外真实世界的数据。主要是因为区块链无法主动发起 Network call （网络调用）而链上智能合约是被动接收数据的。其次，智能合约其实并不智能，它只是在满足相应条件下，才达到触发19状态的程序。同时，智能合约最终的执行需要合约参与方的私钥签署，智能合约本身没有办法自动执行。当智能合约的触发条件取决于区块链外信息时，这些信息需先写入区块链内记录。此时需要通过预言机来提供这些区块链外的信息。 Trust Finance 去中心化交易平台通过可信的计算环境，为外部世界提供真实可信的数据服务，Trust Finance 预言机系统就是一种单向的数字代理，可以查找和验证真实世界的数据，并以加密的方式将信息提交给智能合约。预言机就好比区块链世界中的一个第三方数据代理商。第三方应用通过 Trust Finance 的去中心化预言机服务网绚来链接智能合约和外部于联网世界，同时也为区块链提供无限的且可验证的计算能力。Trust Finance在链上监测用户数据请求，链下监控和接收数据请求，再通过链下随机选一组节点来提供数据，一旦收集来的数据通过组内 51% 节点共识被规为正确答案，最后链下再将获取的答案反馈给链上信息请求方。Trust Finance 通过设立一个对二诚实节点的奖励机制：除了给节点的数据处理费，还提供平台币作为虚拟采矿奖励。Trust Finance 预言机在性能上可支持多条链，且数据结果接近实旪，同旪Trust Finance 分片的网络结构设计，可以并行处理请求，达到高性能和可扩展性。帮助扩展智能合约的处理能力和应用场景的二层（layer 2）网络解决方案。 Trust Finance的预言机服务网络通过对每个节点返回的结果在区块链上进行聚合和共识，性能和可扩展性更好。选取工作节点是完全随机的在去中心化网络中选取工作节点，有更好的抵御攻击的能力，安全性更好，也更公平。第三阶段：跨链的统一资产管理平台 Trust Finance 致力二构建一个“高可扩展”、“强鲁棒性”、“易升级” 的区块链跨链示范平台，能够为区块链于联网络的形成不价值孤岛的互通提供可靠的底层技术支撑。完成跨链传输协议为了支持异构区块链之间交易的可信验证和可靠传递，我们设计了一种类似TCP/IP 的链间传输协议：IBTP（Inter-Blockchain Transfer Protocol）。此外，由二应用链间的共识算法、签名机制等相关差异性会导致交易存在性证明的不同，IBTP 协议将不同区块链的跨链信进行统一，从而让中继链方便地进行跨链消息的处理、路由和验证以及跨链网关更统一地处理跨链消息。完成异构交易验证引擎我们为中继链设计了一种高效可插拔的验证引擎，用二对应用链所提交的跨链交易进行可信验证，基于动态注入的验证规则对相应应用链提交的证明进行验证。在跨链交易中，对于每一笔跨链交易，中继链需要对其进行校验，防止交易被伪造或篡改。异构交易验证引擎通过智能合约的方式管理多种验证规则，对不同区块链的交易进行合法性检验，并支持验证规则的部署和在线升级，在满足各类型区块链的验证体系的同时保证验证规则高效执行。完成多层级路由在跨链如果说一个中继链及相应的应用链组成一个“跨链联盟”，那么联盟间也会发生消息传输、路由的行为，构成多层级的区块链网络。近日，Trust Finance 宣布完成 A 轮融资，该轮融资投资机构 NoteCryptoCapital21领投，Archive Ventures、ApertureLabs 跟投，本轮融资资金将主要用于进一步提升产品和服务能力，拓展 BRC20 生态应用，以更好地服务全球客. 一手资源：taiyi4477 来源：金色财经

金色财经2023-06-13

智能合约智能性的下一步：深入剖析ZKML赛道

包括： 1、DeFi 可验证的链下ML预言机。继续采用生成式人工智能可能推动行业实施其内容的签名方案（例如，新闻出版物签署文章或图像）。签名数据准备好进行零知识证明，使数据可组合且可信。ML模型可以在链下处理这些签名数据以进行预测和分类（例如，对选举结果或天气事件进行分类）。这些链下ML预言机可以通过验证推理并在链上发布证明来无需信任地解决现实世界的预测市场、保险协议合约等问题。基于ML参数的DeFi应用。DeFi的许多方面可以更加自动化。例如，借贷协议可以使用ML模型实时更新参数。目前，借贷协议主要依赖由组织运行的链下模型来确定抵押因子、贷款价值比、清算阈值等，但更好的选择可能是社区训练的开源模型，任何人都可以运行和验证。自动化交易策略。展示金融模型策略的回报特征的常见方式是MP向投资者提供各种回测数据。然而，没有办法在执行交易时验证策略师是否遵循该模型 - 投资者必须信任策略师确实遵循模型。zkML提供了一个解决方案，MP可以在部署到特定头寸时提供金融模型推理的证明。这对于DeFi管理的保险库可能尤其有用。 2、安全性智能合约的欺诈监控。与其让缓慢的人工治理或中心化参与者控制暂停合约的能力，可以使用ML模型来检测可能的恶意行为并暂停合约。 3、传统ML 分散的、无信任的Kaggle实现。可以创建一个协议或市场，允许MC或其他感兴趣的方验证模型的准确性，而无需MP披露模型权重。这对于销售模型、围绕模型准确性进行竞赛等方面非常有用。生成式AI的去中心化提示市场。生成式AI的提示创作已经发展成为一门复杂的工艺，最佳输出生成提示通常具有多个修改器。外部方可能愿意从创作者那里购买这些复杂的提示。zkML在这里可以有两种用法：1）验证提示的输出，以向潜在买家确保提示确实创建所需的图像； 2）允许提示所有者在购买后保持对提示的所有权，同时对买家保持模糊，但仍为其生成经过验证的图像。 4、身份用保护隐私的生物识别认证替代私钥。私钥管理仍然是web3用户体验中最大的障碍之一。通过面部识别或其他独特因素抽象私钥是zkML的一种可能解决方案。公平的空投和贡献者奖励。可以使用ML模型创建用户的详细人物画像，根据多个因素确定空投分配或贡献奖励。当与身份解决方案结合使用时，这可能特别有用。在这种情况下，一种可能性是让用户运行一个开源模型，评估他们在应用程序中的参与情况以及更高层次的参与，比如治理论坛的帖子，以推理他们的分配。然后提供这个证明给合约，以获得相应的代币分配。 5、Web3社交用于web3社交媒体的过滤。web3社交应用的去中心化性质将导致垃圾信息和恶意内容的增加。理想情况下，社交媒体平台可以使用一个社区共识的开源ML模型，并在选择过滤帖子时发布模型推理的证明。案例：关于Twitter算法的zkML分析。广告/推荐。作为一个社交媒体用户，我可能愿意看到个性化的广告，但希望将我的偏好和兴趣对广告商保密。我可以选择在本地运行一个关于我的兴趣的模型，将其输入到媒体应用程序中为我提供内容。在这种情况下，广告商可能愿意为最终用户支付费用，以实现这一点，然而，这些模型可能远不如目前生产中的定向广告模型复杂。 6、创作者经济/游戏游戏内经济再平衡。可以使用ML模型动态调整代币发行、供应、销毁、投票门槛等。一个可能的模型是一个激励合约，如果达到一定的再平衡门槛并验证了推理的证明，就会重新平衡游戏内经济。新类型的链上游戏。可以创建合作的人类对抗AI游戏和其他创新的链上游戏，其中无信任的AI模型充当一个不可玩的角色。NPC采取的每个动作都会与一个任何人都可以验证的证明一起发布到链上，以确定正在运行正确的模型。在Modulus Labs的Leela vs. the World中，验证者希望确保所述的1900 ELO AI选择棋步，而不是Magnus Carlson。另一个例子是AI Arena，一个类似于Super Smash Brothers的AI格斗游戏。在高风险的竞争环境中，玩家希望确保他们训练的模型没有干扰或作弊。新兴项目和基础设施 zkML生态系统可以广泛分为四个主要类别：模型到证明编译器：将现有格式（例如Pytorch、ONNX等）的模型编译成可验证的计算电路的基础设施。广义证明系统：构建用于验证任意计算轨迹的证明系统。 zkML特定的证明系统：专门构建用于验证ML模型计算轨迹的证明系统。应用程序：致力于独特zkML用例的项目。 01模型验证编译器（Model-to-Proof Compilers）在zkML生态系统中，大部分关注都集中在创建模型到证明编译器上。通常，这些编译器将使用Pytorch、Tensorflow等高级ML模型转换为zk电路。 EZKL是一个库和命令行工具，用于在zk-SNARK中进行深度学习模型的推理。使用EZKL，您可以在Pytorch或TensorFlow中定义一个计算图，并将其导出为带有JSON文件中一些示例输入的ONNX文件，然后将EZKL指向这些文件以生成zkSNARK电路。通过最新一轮的性能改进，EZKL现在可以在约6秒和1.1GB的RAM内证明一个MNIST大小的模型。迄今为止，EZKL已经得到了一些显着的早期采用，被用作各种黑客马拉松项目的基础设施。 Cathie So的circomlib-ml库包含了用于Circom的各种ML电路模板。电路包括一些最常见的ML函数。由Cathie开发的Keras2circom是一个Python工具，使用底层的circomlib-ml库将Keras模型转换为Circom电路。 LinearA开发了两个用于zkML的框架：Tachikoma和Uchikoma。Tachikoma用于将神经网络转换为仅使用整数的形式并生成计算轨迹。Uchikoma是一个工具，将TVM的中间表示转换为不支持浮点运算的编程语言。LinearA计划支持使用域算术的Circom和使用有符号和无符号整数算术的Solidity。 Daniel Kang的zkml是一个基于他在《Scaling up Trustless DNN Inference with Zero-Knowledge Proofs》论文中的工作构建的ML模型执行证明的框架。在撰写本文时，它能够在约5GB的内存和约16秒的运行时间内证明一个MNIST电路。在更广义的模型到证明编译器方面，有Nil Foundation和Risc Zero。Nil Foundation的zkLLVM是一个基于LLVM的电路编译器，能够验证用流行编程语言（如C++、Rust和JavaScript/TypeScript等）编写的计算模型。与这里提到的其他模型到证明编译器相比，它是通用的基础设施，但仍适用于复杂的计算，如zkML。当与他们的证明市场结合使用时，这可能尤为强大。 Risc Zero构建了一个通用的zkVM，针对开源的RISC-V指令集，因此支持现有成熟的语言，如C++和Rust，以及LLVM工具链。这允许在主机和客户zkVM代码之间实现无缝集成，类似于Nvidia的CUDA C++工具链，但是使用ZKP引擎代替GPU。与Nil类似，使用Risc Zero可以验证ML模型的计算轨迹。 02广义证明系统证明系统的改进是使 zkML 取得成果的主要推动力，特别是自定义门和查找表的引入。这主要是由于 ML 对非线性的依赖。简而言之，非线性是通过激活函数（例如 ReLU、sigmoid 和 tanh）引入的，这些激活函数应用于神经网络中线性变换的输出。由于数学运算门的限制，这些非线性在 zk 电路中实现起来具有挑战性。按位分解和查找表可以通过将非线性的可能结果预先计算到查找表中来帮助解决这个问题，有趣的是，这在 zk 中的计算效率更高。出于这个原因，Plonkish 证明系统往往是 zkML 最受欢迎的后端。Halo2 和 Plonky2 及其表式算术方案可以通过查找参数很好地处理神经网络非线性。此外，前者拥有充满活力的开发人员工具生态系统和灵活性，使其成为包括 EZKL 在内的许多项目的实际后端。其他证明系统也有其优势。基于R1CS的证明系统包括Groth16，因其小型证明尺寸而闻名，以及Gemini，因其处理极大电路和线性时间验证器而闻名。基于STARK的系统，例如Winterfell证明器/验证器库，尤其在通过Giza的工具将Cairo程序的追踪作为输入，并使用Winterfell生成STARK证明来验证输出的正确性时，非常有用。 03zkML特定的证明系统在设计能够处理先进的机器学习模型的复杂、电路不友好的操作的高效证明系统方面已经取得了一些进展。基于GKR证明系统的zkCNN和基于组合技术的Zator等系统往往比通用证明系统更具性能，这一点在Modulus Labs的基准测试报告中有所体现。 zkCNN是一种使用零知识证明来证明卷积神经网络正确性的方法。它使用sumcheck协议来证明快速傅里叶变换和卷积，具有线性的证明时间，比渐近计算结果更快。已经引入了几个改进和泛化的交互证明，包括验证卷积层、ReLU激活函数和最大池化。根据Modulus Labs的基准测试报告，zkCNN特别有趣的地方在于它在证明生成速度和RAM消耗方面优于其他通用证明系统。 Zator是一个旨在探索使用递归SNARK来验证深度神经网络的项目。验证更深层次模型的当前限制是将整个计算轨迹适应单个电路中。Zator提出使用递归SNARK逐层进行验证，可以逐步验证N步重复计算。他们使用Nova将N个计算实例减少为一个可以通过单个步骤进行验证的实例。采用这种方法，Zator能够对具有512层的网络进行SNARK，这与大多数当前的生产AI模型一样深。Zator的证明生成和验证时间仍然对于主流应用案例来说过长，但他们的组合技术仍然是非常有趣的。应用领域鉴于zkML处于早期阶段，其关注点主要集中在上述基础设施上。然而，目前也有一些项目致力于应用开发。 Modulus Labs是zkML领域中最多样化的项目之一，他们既开展示例应用，也从事相关研究。在应用方面，Modulus Labs通过RockyBot（一个链上交易机器人）和Leela vs. the World（一个人类与经过验证的链上Leela国际象棋引擎对战的棋盘游戏）展示了zkML的用例。该团队还进行了研究，编写了《智能的代价》，对不同模型规模下的各种证明系统的速度和效率进行了基准测试。 Worldcoin正在尝试应用zkML来创建一个保护隐私的人类身份证明协议。Worldcoin使用定制硬件处理高分辨率虹膜扫描，并将其插入到Semaphore实现中。然后可以使用该系统执行诸如成员资格证明和投票等有用操作。他们目前使用受信任的运行时环境和安全的安全区域来验证相机签名的虹膜扫描，但他们最终的目标是使用零知识证明来验证神经网络的正确推理，以提供加密级别的安全保证。 Giza是一种协议，采用完全无信任的方法在链上部署AI模型。它使用包括ONNX格式表示机器学习模型、Giza Transpiler用于将这些模型转换为Cairo程序格式、ONNX Cairo Runtime用于以可验证和确定性的方式执行模型，以及Giza Model智能合约用于在链上部署和执行模型的技术堆栈。尽管Giza也可以归类为模型到证明编译器的类别，但他们作为一个ML模型市场的定位是目前最有趣的应用之一。 Gensyn是一个分布式硬件供应网络，用于训练ML模型。具体而言，他们正在开发一个基于梯度下降的概率审计系统，并使用模型检查点来使分散式GPU网络能够为全尺度模型提供训练服务。尽管他们在这里的zkML应用非常特定于他们的用例——他们希望确保当一个节点下载和训练模型的一部分时，他们对模型更新的诚实性——但它展示了将zk和ML相结合的强大力量。 ZKaptcha 专注于 web3 中的 bot 问题，为智能合约提供验证码服务。他们目前的实施让最终用户通过完成验证码来生成人类工作的证明，验证码由他们的链上验证程序验证，并通过几行代码由智能合约访问。今天，他们主要只依赖于 zk，但他们打算在未来实现 zkML，类似于现有的 web2 验证码服务，分析鼠标移动等行为以确定用户是否是人类。鉴于 zkML 市场还很早，许多应用程序已经在黑客马拉松级别进行了试验。项目包括 AI Coliseum，一个使用 ZK 证明来验证机器学习输出的链上 AI 竞赛，Hunter z Hunter，一个使用 EZKL 库来验证带有 halo2 电路的图像分类模型输出的照片寻宝游戏，以及 zk Section 9，它将 AI 图像生成模型转换为用于铸造和验证 AI 艺术的电路。 zkML面临的挑战尽管在提高和优化方面取得了飞速的进展，但zkML领域仍然面临一些核心挑战。这些挑战涉及技术和实践等方面，包括：以最小的精度损失进行量化电路规模，特别是当网络由多个层组成时矩阵乘法的高效证明对抗攻击量化是将浮点数表示为定点数的过程，大多数机器学习模型使用浮点数表示模型参数和激活函数，在处理zk电路的域算术时，需要使用定点数。量化对机器学习模型的准确性的影响取决于所使用的精度级别。一般来说，使用较低的精度（即较少的比特数）可能会导致准确性降低，因为这可能引入舍入和近似误差。然而，有几种技术可用于最小化量化对准确性的影响，例如在量化后对模型进行微调，以及使用量化感知训练等技术。此外，zkSummit 9上的一项黑客马拉松项目Zero Gravity显示出，针对边缘设备开发的替代神经网络架构（例如无权重神经网络）可以用于避免电路中的量化问题。除了量化之外，硬件是另一个关键挑战。一旦通过电路正确地表示了机器学习模型，由于zk的简洁性，验证其推理的证明将变得廉价且快速。这里的挑战不在于验证者，而在于证明者，因为随着模型规模的增长，RAM消耗和证明生成时间会迅速增加。某些证明系统（例如使用sumcheck协议和分层算术电路的基于GKR的系统）或组合技术（例如将Plonky2与Groth16相结合，Plonky2在证明时间方面效率高但对于大型模型的高效证明大小较差，而Groth16在复杂模型的复杂度上不会导致证明大小增长）更适合处理这些问题，但在zkML项目中管理权衡是一个核心挑战。在对抗攻击方面，仍然有待努力。首先，如果一个无信任的协议或DAO选择实施一个模型，在训练阶段仍然存在对抗攻击的风险（例如训练模型以在看到特定输入时表现出特定行为，这可能被用来操纵后续的推理）。联邦学习技术和训练阶段的zkML可能是最小化这种攻击面的一种方式。另一个核心挑战是当模型保护隐私时存在模型盗窃攻击的风险。虽然可以混淆模型的权重，但在给定足够的输入输出对的情况下，从理论上讲，仍然有可能反向推导出权重。这主要是对小规模模型的风险，但仍然存在风险。智能合约的可扩展尽管在将这些模型优化为在zk的限制条件下运行时存在一些挑战，但改进工作正在以指数速度进行，一些人预计在进一步的硬件加速下，我们很快就能与更广泛的机器学习领域达到同等水平。为了强调这些改进的速度，zkML从0xPARC在2021年展示了如何在可验证电路中执行小规模MNIST图像分类模型的演示，到Daniel Kang在不到一年后为ImageNet规模的模型做同样的工作的论文。在2022年4月，这个ImageNet规模的模型的准确性从79%提高到92%，并且像GPT-2这样的大型模型在近期内有望成为可能，尽管目前的证明时间较长。我们认为zkML是一个丰富而不断发展的生态系统，旨在扩展区块链和智能合约的能力，使其更加灵活、适应性强和智能化。尽管zkML仍处于早期开发阶段，但它已经开始显示出有希望的结果。随着技术的发展和成熟，我们可以期待在链上看到更多创新的zkML用例。来源：金色财经

金色财经2023-06-13

随着价格暴跌至 3 年低点 Chainlink 鲸鱼交易激增

密货币市场的近期发展中，流行的去中心化预言机网络 Chainlink (LINK) 在价格大幅下跌的情况下见证了巨鲸交易的大幅飙升。据领先的链上分析平台Santiment称，Chainlink 鲸鱼交易量已达到 2023 年的新高。消息传出之际，LINK 价格在周末跌至 5.00 美元的三年低点，引发了相当大的市场动荡。值得注意的是，1,000 到 100,000 个代币的中型 LINK 钱包表现出强烈的积累大量资金的倾向，仅在过去一周就积累了惊人的 390 万个 LINK，价值约 2000 万美元。加密货币市场近期经历了一段动荡期，许多数字资产价格出现大幅波动。Chainlink 是一种在去中心化金融 (DeFi) 领域备受推崇的代币，也未能幸免于这种波动。LINK 代币价格大幅下跌，在周末触及三年低点 5.00 美元。虽然这种价格下跌通常会导致散户投资者恐慌性抛售，但 Santiment 的数据显示，Chainlink 鲸鱼一直在利用这种情况。这些高净值个人或实体一直在积极增持，鲸鱼交易创下2023年新高。从最近的市场状况中出现的一个显着趋势是 LINK 代币在中型钱包中的积累从 1,000 到 100,000 个代币不等。这些钱包代表了 LINK 持有者的很大一部分，在积累大量加密货币方面特别活跃。仅在过去一周，中型钱包就积累了大约 390 万个 LINK 代币，相当于价值 2000 万美元。这表明尽管当前市场不景气，但这些 LINK 持有者对 Chainlink 的未来前景有相当大的信心。鲸鱼和中型钱包对 Chainlink 代币的增持是一个显着的发展，凸显了他们对该项目长期潜力的信心。Chainlink 的去中心化预言机网络在连接智能合约与现实世界数据方面发挥着至关重要的作用，使其成为快速增长的 DeFi 领域的重要基础设施组件。虽然短期价格波动可能令投资者担忧，但鲸鱼对 LINK 代币的增持可能表明他们认为当前的价格水平是一个有吸引力的切入点。此外，中型钱包的积累表明散户投资者也对 Chainlink 未来的增长潜力充满信心。来源：金色财经

金色财经2023-06-13

CC DAO链上征信底层逻辑

账户控制的可信数据。 2,通过灵魂信用预言机计算信用分数 3，DID身份即灵魂绑定不可转让NFT（灵魂绑定，只能属于你） 4，不可替代的（内含唯一的DID，特定于用户） 5，作为抵押或灵魂资产所有权证明的形式，并通过不断质押绑定更多的加密数字资产提高他们的信用评级。 6，CCDAO信用分值的算法：历史参数：●最早持CC时间 ● 最高持CC数量 ● 时间加权持币数量 (如果有DEX资金池) ● 提供流动性凭证时间 ● 最高提供流动性凭证数量社交参数： ●社交媒体影响因子： ● 给予Twitter/Weibo/Facebook/Instagram/Wechat不同的影响因子 ● 社交活跃度：通过Tweet/Retweet等行为得出 ● 社交关系影响力：通过互相关注的账户的影响力及被@的次数加权得出。社区贡献参数： ●CCDAO社区治理参与次数 ● CC社区DAO被选举次数 ● CCDAO社区社交活跃度 ● CCDAO社区影响力指数 ● CCDAO社区创造贡献指数 ● CCDAO社区分享传播指。 7. 通过以上算法最终测评出CCDAO社区参与者的信用分值如同WEB2中的某宝信用分值，链上信用分值应用更为广阔，解决行业发展问题的同时，用户在CCDAO中获得特权和更高的信用贷款额度。来源：金色财经

金色财经2023-06-13

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