Dalam perkembangan pembelajaran mesin tanpa pengetahuan (zkML), kami menghadapi banyak tantangan. Para perintis telah mengalami masalah seperti Daya Komputasi yang tidak memadai dan perlindungan privasi. Baru-baru ini, tim Lagrange mengklaim bahwa melalui teknologi DeepProve mereka, tidak hanya telah menyelesaikan masalah ini, tetapi juga secara signifikan meningkatkan kecepatan pemrosesan. Namun, kita tidak bisa tidak bertanya: apakah fondasi dari jalan yang cepat dibangun ini cukup kokoh?
Dalam bidang diagnosis medis, akurasi bukti sangat penting; dalam pengendalian risiko keuangan, keaslian data tidak dapat dikompromikan. Jika kita benar-benar ingin melaju kencang di jalur zkML ini, kita harus memastikan keandalannya. Karena begitu terjadi kesalahan besar, kerugian yang ditimbulkan mungkin tidak dapat ditanggung.
Meskipun teknologi zkML memiliki prospek yang luas, kita tetap perlu berhati-hati. Kita tidak hanya harus memperhatikan perkembangan teknologi yang cepat, tetapi juga memastikan stabilitas dan keandalannya dalam aplikasi praktis. Hanya dengan cara ini, zkML dapat benar-benar mewujudkan potensi revolusionernya di berbagai bidang, membawa solusi cerdas yang aman dan efisien.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
17 Suka
Hadiah
17
8
Bagikan
Komentar
0/400
CryptoTherapist
· 5jam yang lalu
merasakan level resistensi kecemasan yang kuat dalam narasi zkml... saatnya untuk sesi meditasi teknologi yang sadar sejujurnya
Lihat AsliBalas0
AirDropMissed
· 07-22 20:50
Cepat kembali, tapi harus stabil ya.
Lihat AsliBalas0
screenshot_gains
· 07-22 20:50
Tindakan L tim ini terlalu sembrono
Lihat AsliBalas0
MemeTokenGenius
· 07-22 20:49
Apakah teknologi ini benar-benar dapat diandalkan?
Lihat AsliBalas0
WhaleWatcher
· 07-22 20:48
Saya tidak berani terburu-buru.
Lihat AsliBalas0
GasFeeAssassin
· 07-22 20:47
Dompet mana yang bisa menghemat gas?
Lihat AsliBalas0
SignatureDenied
· 07-22 20:35
Bilang padaku untuk tidak terburu-buru, ya.
Lihat AsliBalas0
0xInsomnia
· 07-22 20:23
bull adalah bull, hanya saja lambat sedikit berputar
Dalam perkembangan pembelajaran mesin tanpa pengetahuan (zkML), kami menghadapi banyak tantangan. Para perintis telah mengalami masalah seperti Daya Komputasi yang tidak memadai dan perlindungan privasi. Baru-baru ini, tim Lagrange mengklaim bahwa melalui teknologi DeepProve mereka, tidak hanya telah menyelesaikan masalah ini, tetapi juga secara signifikan meningkatkan kecepatan pemrosesan. Namun, kita tidak bisa tidak bertanya: apakah fondasi dari jalan yang cepat dibangun ini cukup kokoh?
Dalam bidang diagnosis medis, akurasi bukti sangat penting; dalam pengendalian risiko keuangan, keaslian data tidak dapat dikompromikan. Jika kita benar-benar ingin melaju kencang di jalur zkML ini, kita harus memastikan keandalannya. Karena begitu terjadi kesalahan besar, kerugian yang ditimbulkan mungkin tidak dapat ditanggung.
Meskipun teknologi zkML memiliki prospek yang luas, kita tetap perlu berhati-hati. Kita tidak hanya harus memperhatikan perkembangan teknologi yang cepat, tetapi juga memastikan stabilitas dan keandalannya dalam aplikasi praktis. Hanya dengan cara ini, zkML dapat benar-benar mewujudkan potensi revolusionernya di berbagai bidang, membawa solusi cerdas yang aman dan efisien.