原文標題：《Emerging ZK Use Cases》
原文標題：《
原文作者：zkvalidator
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介紹
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ZKML 零知識機器學習
這個圖表顯示了zkML 是如何工作的
https：//youtu.be/odaUPMNqJs 8
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ZKML 的可驗證性：ZKML 利用SNARK 和STARK 等有效性證明來確保計算的準確執行，特別是在機器學習中。通過使用這些證明，可以驗證機器學習模型推理，根據給定的輸入確認輸出的來源。此功能允許在鏈下部署機器學習模型，同時方便地在鏈上驗證ZK 證明。
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去中心化的推理和訓練：ZKML 能夠以去中心化的方式執行機器學習任務。該模型可以通過利用零知識證明進行壓縮，從而在推理或訓練過程中允許公眾參與和數據提交。這為協作和分佈式機器學習開闢了新的途徑。
https：//youtu.be/dLZbfTWLGNI
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ZK 在遊戲中的應用
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零知識證明(Zero Knowledge Proofs，簡稱ZKP) 為遊戲架構和遊戲體驗提供了許多優勢。通過集成ZKP，遊戲開發商可以受益於降低成本、增強隱私保護、有效的反作弊措施和提高可擴展性。
在遊戲架構方面，ZKP 通過最小化存儲在中心化服務器上的敏感數據，對在線多人遊戲產生重大影響，從而降低維護客戶端- 服務器架構的費用。此外，ZKP 加強了點對點(P2P) 遊戲系統的隱私和安全性，消除了對昂貴服務器的需求，同時確保遊戲內事件的真實性並防止作弊。
https：//youtu.be/5 TJ 3 BZEc 1 Ro
ZKP 還通過減少客戶端- 服務器架構中的服務器開銷並在P2P 多人遊戲中啟用可驗證的遊戲操作證明來解決遊戲可擴展性的挑戰。這擴大了可支持的並發玩家數量，帶來更愉快的遊戲體驗並吸引更廣泛的玩家群。
就遊戲玩法而言，ZKP 為各種遊戲類型提供了解決方案。在第一人稱射擊遊戲(FPS) 中，ZKP 可以在不洩露敏感信息的情況下驗證玩家的技能水平，從而提高匹配的準確性。在大型多人在線角色扮演遊戲(MMORPG) 中，ZKP 可以實現虛擬資產的安全所有權和交換，從而在不同遊戲之間創建統一的經濟。 ZKP 在賭博和賭場遊戲中也有應用，提供可驗證的隨機結果並保護玩家的隱私。此外，ZKP 可以確保玩家在益智和策略遊戲中的進度和高分，同時保持敏感信息的私密性。
在遊戲行業中採用ZKP 能夠提升遊戲體驗，提高玩家粘性並獲得更高收益。隨著ZKP 的使用範圍不斷擴大，專用硬件對於滿足日益增長的計算能力需求可能變得至關重要。
增強隱私保護：零知識證明在保護敏感信息方面表現出色。用戶可以驗證自己的身份或憑證，而無需透露個人身份證號碼或地址等具體細節。 ZKP 建立了一個安全框架，允許無需信任的交互，同時保持機密性。
結論
結論
