Artwork

المحتوى المقدم من Zero Knowledge Podcast. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة Zero Knowledge Podcast أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.
Player FM - تطبيق بودكاست
انتقل إلى وضع عدم الاتصال باستخدام تطبيق Player FM !

ZKTorch & the Evolution of ZKML with Daniel Kang

50:39
 
مشاركة
 

Manage episode 497407944 series 3645692
المحتوى المقدم من Zero Knowledge Podcast. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة Zero Knowledge Podcast أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.
In this episode, Anna Rose welcomes back Daniel Kang professor at UIUC and founding technical advisor at VAIL, for an update on ZKML and how the space has evolved since early 2023. Daniel covers the 2023-2024 cohort of ZKML tools including zkCNN, zkLLM, EZKL, and his original ZKML project, while introducing his new project ZKTorch, which offers a flexible hybrid of specialized and general-purpose approaches. The discussion explores practical applications like verified FaceID, proof of prompt, and proof of training, along with the technical challenges of adding ZK proofs to machine learning models. Daniel shares insights on the performance trade-offs between specialized cryptographic systems and generic circuits, and how ZKTorch aims to offer both flexibility and speed for proving ML inference. Related links:

Check out the latest jobs in ZK at the ZK Podcast Jobs Board.
**If you like what we do:** * Find all our links here! @ZeroKnowledge | Linktree * Subscribe to our podcast newsletter * Follow us on Twitter @zeroknowledgefm * Join us on Telegram * Catch us on YouTube **Support the show:** * Patreon * ETH - Donation address * BTC - Donation address * SOL - Donation address Read transcript
  continue reading

391 حلقات

Artwork
iconمشاركة
 
Manage episode 497407944 series 3645692
المحتوى المقدم من Zero Knowledge Podcast. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة Zero Knowledge Podcast أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.
In this episode, Anna Rose welcomes back Daniel Kang professor at UIUC and founding technical advisor at VAIL, for an update on ZKML and how the space has evolved since early 2023. Daniel covers the 2023-2024 cohort of ZKML tools including zkCNN, zkLLM, EZKL, and his original ZKML project, while introducing his new project ZKTorch, which offers a flexible hybrid of specialized and general-purpose approaches. The discussion explores practical applications like verified FaceID, proof of prompt, and proof of training, along with the technical challenges of adding ZK proofs to machine learning models. Daniel shares insights on the performance trade-offs between specialized cryptographic systems and generic circuits, and how ZKTorch aims to offer both flexibility and speed for proving ML inference. Related links:

Check out the latest jobs in ZK at the ZK Podcast Jobs Board.
**If you like what we do:** * Find all our links here! @ZeroKnowledge | Linktree * Subscribe to our podcast newsletter * Follow us on Twitter @zeroknowledgefm * Join us on Telegram * Catch us on YouTube **Support the show:** * Patreon * ETH - Donation address * BTC - Donation address * SOL - Donation address Read transcript
  continue reading

391 حلقات

كل الحلقات

×
 
Loading …

مرحبًا بك في مشغل أف ام!

يقوم برنامج مشغل أف أم بمسح الويب للحصول على بودكاست عالية الجودة لتستمتع بها الآن. إنه أفضل تطبيق بودكاست ويعمل على أجهزة اندرويد والأيفون والويب. قم بالتسجيل لمزامنة الاشتراكات عبر الأجهزة.

 

دليل مرجعي سريع

حقوق الطبع والنشر 2025 | سياسة الخصوصية | شروط الخدمة | | حقوق النشر
استمع إلى هذا العرض أثناء الاستكشاف
تشغيل