隐私

比特币和以太坊消除了金融交易中的中介机构，但牺牲了隐私。随着零知识证明技术的发展，链上隐私成为Web 3的核心主题。Aztec和Aleo是两个具有潜力的网络。ZKP适用于私有状态的更改，保护用户隐私，可用于匿名社交媒体和企业发票/付款等用例。FHE方法可解决共享私有状态的问题，适用于无抵押DeFi贷款和链上KYC等用例。MPC方法可保护私钥和私有数据的隐私，适用于去中心化人工智能训练和推理。这些技术可以结合使用，如Renegade Finance和zkHoldem等应用。Alliance致力于支持以隐私为中心的网络发展，欢迎创始人加入。

摘要由 Mars AI 生成

本摘要由 Mars AI 模型生成，其生成内容的准确性、完整性还处于迭代更新阶段。

鹰派推动了近期的叙述，尽管长期定位仍然乐观。

本文讨论了区块链的概念及其对计算范式的扩展，它可以协调机器，使陌生人之间的合作变得更容易。模块化和零知识证明是未来发展的趋势，但需要解决一些挑战。ZKP可以提高加密经济保证的可靠性，但仍需要改进可用性和开发人员友好性。随着ZKP技术的发展，我们可以期待更高效的区块链系统和更多基于ZKP的隐私应用。最终，现代密码学解决方案将如何一起发挥作用也是一个重要的问题。

摘要由 Mars AI 生成

本摘要由 Mars AI 模型生成，其生成内容的准确性、完整性还处于迭代更新阶段。

DePIN 代表「去中心化物理基础设施」，这是激励去中心化社区构建和维护物理硬件的区块链协议，投入资源为网络做出贡献的用户将获得对应的代币奖励。

Vitalik Buterin探讨了区块链和人工智能的交叉点，提出了四个交叉点，并强调了密码学开销和对抗性机器学习攻击的挑战。他认为人工智能与加密货币有巨大潜力，但仍需解决挑战。opML是一个解决这些问题的系统，结合了zkML和加密技术，保护用户隐私。它已成功应用于以太坊上的Stable Diffusion和LLaMA 2，并可以实现多种人工智能用例。opML让AI和加密领域的结合变得更可行。

摘要由 Mars AI 生成

本摘要由 Mars AI 模型生成，其生成内容的准确性、完整性还处于迭代更新阶段。

本文介绍了ZK技术在去中心化世界中保护隐私和解决安全问题的重要作用。通过四个实例，包括DEX、Oracle、投票和拍卖，说明了ZK技术如何保护交易验证和用户隐私，防止数据篡改和虚假出价。同时，探讨了区块链公开透明性带来的安全问题和潜在风险，以及如何通过引入额外的隐私保护措施和重视预言机的安全性来解决。最后，介绍了ZK技术在私密DEX中的应用，通过隐藏部分交易信息保护用户隐私。

摘要由 Mars AI 生成

本摘要由 Mars AI 模型生成，其生成内容的准确性、完整性还处于迭代更新阶段。