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4. ZKML的挑战
虽然ZKML在不断改进和优化，但该领域还处于早期发展阶段，仍存在一些从技术到实践的挑战：
研究机构Geometry将正式启动并支持采用零知识系统和应用数学的Web3项目:6月28日消息，专注于零知识隐私技术的研究和投资公司Geometry已运营几个月时间，负责人为Aztec Network前首席执行官Tom Walton-Pocock，团队成员还包括Celo密码学负责人Kobi Gurkan和Oiler Network前增长主管Gregoire Le Jeune。Geometry表示，其还获得了由对冲基金经理Alan Howard支持的孵化器WebN Group的孵化。
Geometry已领投以色列零知识半导体公司Ingonyama的400万美元种子轮融资，并领投了对NFT市场流动性项目Soap Labs的200万美元种子轮融资，以及参投了跨链基础设施Socket的种子轮融资。[2022/6/28 1:36:24]
以最小的精度损失量化
DeGate 发布发展蓝图，将优先实现基于零知识证明技术的以太坊二层订单薄交易协议:据官方消息，以太坊二层交易协议 DeGate 发布最新发展蓝图，对原有的发展路线进行了调整，将优先上线订单薄交易，并最终形成订单薄交易、AMM 交易、保证金交易三者并存的产品架构。
DeGate 表示，随着 Layer2、以太坊 2.0 等技术的落地，区块链使用成本将大幅降低，因此更能满足交易者需求、资金利用率更高的订单薄交易有可能产生更大的市场需求。DeGate 的订单簿交易系统将拥有即时挂单撤单、挂单撤单免手续费、maker 交易免手续费、taker 直接交易等功能或优势。[2021/5/26 22:46:41]
电路的大小，特别是当一个网络由多层组成时
以太坊ZK Rollup扩容方案Hermez Network正在开源零知识证明模块:据官方消息，以太坊ZK Rollup扩容方案 Hermez Network表示，正在开发一个名为Rapidsnark新的zk-SNARKs零知识证明模块，目前已经发布并开放了源代码。[2021/2/2 18:43:40]
矩阵乘法的有效证明
对抗性攻击
这些挑战一是会影响到机器学习模型的准确性，二是会影响其成本和证明速度，三是模型窃取攻击的风险。
目前对于这些问题的改进正在进行，@0xPARC 在 2021 年的ZK-MNIST演示展示了如何在可验证电路中执行小规模MNIST图像分类模型；Daniel Kang 对ImageNet规模模型进行了同样的操作，目前 ImageNet 规模的模型的精度已经提高到 92%，预计将很快达到与更广泛的ML空间的进一步的硬件加速。
ZKML 仍处于早期开发阶段，但它已经开始展现不少成果，可以期待看到更多ZKML的链上创新应用。随着 ZKML 的不断发展，我们可以预见未来隐私保护机器学习将成为常态。
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