本文探讨了机器学习模型在隐私和透明性之间的平衡问题，介绍了零知识简洁非交互式知识论证(ZK-SNARKs)如何在不泄露模型权重的情况下证明模型正确执行。通过开源框架zkml，本文提供了利用ZK-SNARKs进行机器学习模型信任执行的具体示例，展示了该技术在社交媒体和医疗领域的潜在应用。
本文探讨了人工智能（AI）与区块链技术的融合如何重塑去中心化应用、金融和治理，介绍了onchain AI agent、GOAT Toolkit、Eliza和ZKML等技术，以及它们在DeFi、智能合约和Web3中的应用。
本文介绍了通过零知识证明（ZKP）在区块链上进行机器学习推理的成本和性能研究，重点分析了不同ZKP系统在处理AI模型时的生成时间和内存使用情况，并探讨了相关应用场景。
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