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- 📢 Gate廣場 #MBG任务挑战# 發帖贏大獎活動火熱開啓！
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3️⃣ 鼓勵帶新互動
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在 Gate廣場發布不少於 300 字的原創文章
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每篇文章需 ≥3 個互動（點讚 / 評論 / 轉發）
發布參與 Launchpool / CandyDrop / Alpha 任一活動的截圖，作爲獲獎資格憑證
同步轉發至 X（推特）可增加獲獎概率，標籤：#GateSquare 👉 https://www.gate.com/questionnaire/6907
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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？
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⏰ 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。