NotesNotes要点

• zkRNN addresses ZKP challenges for RNNs due to temporal dependencies and weight sharing
• Built on GKR protocol and recursive sum-check framework, adapted for RNN structure
• Circuit representation encodes hidden-state transitions, unrolls computation across time steps
• Polylogarithmic verifier time and proof size in final iteration circuit, independent of sequence length
• Evaluation shows second-scale proving and millisecond-scale verification
• Enables verifiable inference while preserving model parameter privacy

• zkRNN针对RNN架构设计，解决时序依赖和权重共享的ZK证明挑战
• 基于GKR协议和递归sum-check框架，适应RNN的循环结构
• 电路表示编码隐藏状态转换，跨时间步展开计算并共享权重
• 验证器时间和证明大小与最终迭代电路大小呈多对数关系，与序列长度无关
• 评估显示秒级证明生成和毫秒级验证，具有实际应用潜力
• 支持模型输出正确性验证，同时保护模型参数隐私

• zkRNNは、時間的依存性と重み共有により、RNNに対するZKPの課題に対処する。
• GKRプロトコルと再帰的なsum-checkフレームワークに基づいて構築され、RNN構造に合わせて適応されている。
• 回路表現は隠れ状態の遷移を符号化し、計算をタイムステップにわたってアンロール（展開）する。
• 最終反復回路における多対数時間での検証時間と証明サイズであり、シーケンス長に依存しない。
• 評価では、秒スケールの証明生成とミリ秒スケールの検証が示されている。
• モデルパラメータのプライバシーを保持しつつ、検証可能な推論を可能にする。