📢 #Gate广场征文活动第二期# 正式啓動!
分享你對 $ERA 項目的獨特觀點,推廣ERA上線活動, 700 $ERA 等你來贏!
💰 獎勵:
一等獎(1名): 100枚 $ERA
二等獎(5名): 每人 60 枚 $ERA
三等獎(10名): 每人 30 枚 $ERA
👉 參與方式:
1.在 Gate廣場發布你對 ERA 項目的獨到見解貼文
2.在貼文中添加標籤: #Gate广场征文活动第二期# ,貼文字數不低於300字
3.將你的文章或觀點同步到X,加上標籤:Gate Square 和 ERA
4.徵文內容涵蓋但不限於以下創作方向:
ERA 項目亮點:作爲區塊鏈基礎設施公司,ERA 擁有哪些核心優勢?
ERA 代幣經濟模型:如何保障代幣的長期價值及生態可持續發展?
參與並推廣 Gate x Caldera (ERA) 生態周活動。點擊查看活動詳情:https://www.gate.com/announcements/article/46169。
歡迎圍繞上述主題,或從其他獨特視角提出您的見解與建議。
⚠️ 活動要求:
原創內容,至少 300 字, 重復或抄襲內容將被淘汰。
不得使用 #Gate广场征文活动第二期# 和 #ERA# 以外的任何標籤。
每篇文章必須獲得 至少3個互動,否則無法獲得獎勵
鼓勵圖文並茂、深度分析,觀點獨到。
⏰ 活動時間:2025年7月20日 17
OPML:區塊鏈上高效低成本的去中心化機器學習新方案
OPML:一種高效的去中心化機器學習方法
OPML(Optimistic機器學習)是一種新穎的方法,可以在區塊鏈系統上進行AI模型推理和訓練/微調。與ZKML相比,OPML具有低成本和高效率的優勢。OPML的參與門檻很低,普通PC無需GPU就能運行大型語言模型,如26GB的7B-LLaMA。
OPML採用驗證遊戲機制來保證ML服務的去中心化和可驗證性。具體流程如下:
單階段驗證遊戲
單階段驗證遊戲的核心是構建一個虛擬機(VM),用於鏈下執行和鏈上仲裁。爲提高AI模型推理效率,OPML實現了一個輕量級DNN庫,並提供腳本將Tensorflow和PyTorch模型轉換爲該庫格式。通過交叉編譯,AI模型推理代碼被編譯爲VM指令。
VM鏡像通過默克爾樹管理,只有根哈希上傳到鏈上。二分協議幫助定位爭議步驟,並將其發送到鏈上仲裁合約。測試表明,基本AI模型在VM中推理僅需2秒,整個挑戰過程可在2分鍾內完成。
多階段驗證遊戲
爲克服單階段方案的局限性,OPML提出了多階段驗證遊戲:
多階段方案通過默克爾樹確保階段間轉換的完整性和安全性。
以LLaMA模型爲例,OPML採用兩階段方法:
多階段OPML相比單階段可實現α倍(數十到數百倍)的加速,同時大幅減小默克爾樹大小。
一致性保證
爲確保ML結果一致性,OPML採用兩種關鍵方法:
這些技術有效克服了浮點變量和平台差異帶來的挑戰,增強了OPML的可靠性。
OPML雖仍在開發中,但已展現出巨大潛力。它爲區塊鏈上的機器學習提供了一種高效、低成本且去中心化的解決方案,值得業界持續關注和探索。