この記事では、Polyhedra Networkによって立ち上げられたzkPyTorchコンパイラが、主流のAIフレームワークPyTorchとzk-SNARKs技術を統合し、ZKMLの開発のハードルを下げ、機械学習推論プロセスにおける信頼できる検証とプライバシー保護を実現する方法について掘り下げています。前処理、量子化、回路最適化の3つのコアモジュール、DAG、ルックアップテーブル、FFT畳み込みなどの主要技術、マルチレベル回路最適化戦略を網羅し、VGG-16とLlama-3の実証データを通じてzkPyTorchのパフォーマンスと精度のブレークスルーを紹介しています。