机器学习

这篇文章探讨了安全硬件（SH），特别是受信执行环境（TEE）在满足现代技术需求中的重要性。文章详细描述了许多行业当前对安全硬件的需求，特别是在金融交易、机器学习模型推理和安全委托等领域，同时指出了现有安全硬件的不足之处。通过阐述潜在的用例和技术挑战，作者呼吁设计适合新一代应用的硬件，以解决性能、安全性和功能性的平衡。

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。

这篇文章宣布了zkml的开源发布，zkml是一个用于生成机器学习模型执行的零知识证明的框架。文章详细介绍了zkml的愿景、使用方法及其应用，包括信任审计、去中心化市场和隐私保护生物识别等。作者强调了zkml的高效性和优化能力，并展望了未来的发展方向。

本文探讨了在刑事司法系统中对预测风险评估的伦理辩论，着重分析了使用机器学习预测犯罪行为的方式，讨论了预测与诊断的差异，以及如何通过因果推断更有效地理解和应对犯罪。文章指出，当前的伦理争议往往误导了我们，使我们忽视了犯罪干预和治疗的真正目标。

文章介绍了Numerai，一个匿名数据科学家通过机器学习模型预测股市的新型对冲基金，以及其创始人通过比特币支付匿名数据科学家的方式。文章还讨论了人工智能在金融领域的应用及其潜在影响。

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。