可视化 Lasso：SNARKs 的一种快速新型查找参数

视频 AI 总结： 该视频介绍了 LASSO，一种新的查找论证方法，它允许在巨大的查找表中进行高效查找。LASSO 围绕 SURGE 构建，SURGE 是 SPARC 的推广，并利用了 Spartan 和多线性和校验的技术。视频详细解释了 LASSO 的工作原理，包括其动机、核心步骤（承诺阶段、主要和校验、内存检查）以及如何将查找问题转化为可证明的数学表达式。核心思想是将对大表的查找分解为对较小表的查找，并通过多项式承诺和内存检查来验证查找的正确性。

关键信息：

• 核心目标： 证明从表 T 中查找索引 M 得到结果 A。
• LASSO 步骤： 承诺、验证器选择随机数、获取 A-total 的值、应用 SURGE 协议。
• SURGE 阶段： 承诺阶段（承诺 EI、DIMI、计数器多项式），主要和校验（使用和校验协议），内存检查（确保 EI 与子表值一致）。
• 内存检查： 使用初始化、读取、写入和最终状态来跟踪内存访问模式，并使用指纹技术（哈希函数）来验证内存一致性。
• 关键技术： 多线性扩展、和校验协议、grand product argument、多项式承诺方案。
• 优化： 将对大表的查找分解为对较小表的查找，从而提高效率。
• 应用场景： 在需要进行大量查找操作的场景中，例如零知识证明。
• 代码实现： LASSO 有一个在 GitHub 上的工作实现。