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Thu 星期四 木曜日
08.28
2025
https://blog.icme.io/sumcheck-good-lookups-good-jolt-good-particularly-for-zero-knowledge-machine-learning/
ICME team shared how zkML-JOLT (Atlas) achieves a 3-7x speedup in zkML by using sumcheck protocol and lookup arguments, focusing on efficient processing of sparsity and non-linearity in neural network inference. ICME团队分享了zkML-JOLT（Atlas）如何通过sumcheck协议和查找表优化，将zkML速度提升3-7倍，专注于神经网络推理中的稀疏性和非线性的高效处理。 ICMEチームは、sumcheckプロトコルとlookup引数を利用してzkMLにおける3〜7倍の高速化を達成する方法について共有しました。これは、ニューラルネットワーク推論におけるスパース性（sparsity）と非線形性（non-linearity）の効率的な処理に焦点を当てたものです。
https://github.com/ICME-Lab/jolt-atlas
ICME-Lab team released JOLT Atlas, a zkML framework based on JOLT proof system, supporting ML inference verification from ONNX models, simplifying proof process through lookup arguments. ICME-Lab团队开源了JOLT Atlas，这是一个基于JOLT证明系统的zkML框架，支持从ONNX模型进行ML推理验证，通过查找参数简化证明过程。 ICME-Labチームは、JOLT証明システムに基づくzkMLフレームワークであるJOLT Atlasをリリースしました。これは、lookup引数による証明プロセスの簡素化を通じて、ONNXモデルからのML推論検証をサポートします。