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🚀 参与方式：
在 Gate广场发布不少于 300 字的原创文章
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每篇文章需 ≥3 个互动（点赞 / 评论 / 转发）
发布参与 Launchpool / CandyDrop / Alpha 任一活动的截图，作为获奖资格凭证
同步转发至 X（推特）可增加获奖概率，标签：#GateSquare 👉 https://www.gate.com/questionnaire/6907
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🧠 写作方向建议：
Yooldo
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1.在 Gate广场发布你对 ERA 项目的独到见解贴文
2.在贴文中添加标签： #Gate广场征文活动第二期# ，贴文字数不低于300字
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⏰ 活动时间：2025年7月20日 17
OPML:区块链上高效低成本的机器学习新范式
OPML:基于乐观机制的机器学习新范式
区块链系统中的人工智能模型推理和训练一直是业界关注的焦点。近期,一种名为OPML(Optimistic机器学习)的新方法引起了广泛关注。OPML采用乐观机制,可以在区块链系统上实现低成本、高效率的机器学习服务。
与传统的ZKML相比,OPML具有明显优势。它的参与门槛很低,普通PC无需GPU即可运行大型语言模型,如26GB大小的7B-LLaMA模型。OPML借鉴了Truebit和乐观rollup系统的验证游戏机制,以保证机器学习服务的去中心化和可验证共识。
OPML的工作流程如下:
为了提高效率,OPML采用了多项创新技术:
实验表明,OPML在普通PC上可在2秒内完成基本AI模型推理,整个验证过程2分钟内完成。这远超出了单阶段验证游戏的性能。
为进一步提升性能,OPML还提出了多阶段验证游戏。这使得计算可以充分利用GPU/TPU加速和并行处理,性能接近本地环境。多阶段OPML采用计算图表示推理过程,可灵活利用本地硬件资源。
与单阶段方案相比,两阶段OPML可实现α倍计算加速,默克尔树大小也从O(mn)降至O(m+n)。这显著提升了系统效率和可扩展性。
为确保结果一致性,OPML采用了定点算法和基于软件的浮点库。这有效解决了不同平台浮点计算的差异问题,保证了跨平台的结果一致性。
总的来说,OPML为区块链上的机器学习提供了一种低成本、高效率的新范式。它不仅支持模型推理,还可用于模型训练等多种机器学习任务。随着进一步优化和完善,OPML有望成为未来区块链AI领域的重要技术方向。