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零知识深度学习推理与验证框架

EZKL零知识证明深度学习神经网络区块链Github开源项目

EZKL是一个开源库和命令行工具，用于在零知识证明系统中执行深度学习模型和计算图推理。该工具支持将PyTorch或TensorFlow模型转换为ONNX格式，并生成ZK-SNARK电路以验证模型推理的正确性。EZKL采用Halo2作为后端证明系统，能够在区块链、浏览器或设备上实现高效验证。这一项目为零知识机器学习应用提供了灵活且功能强大的解决方案。

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介绍相关项目
EasyNLP - 综合性易用的NLP工具包，支持大规模预训练模型
EasyNLPGithubNLP工具包分布式训练多模态预训练模型开源项目知识蒸馏
EasyNLP是一个由阿里巴巴发布的自然语言处理工具包，基于PyTorch架构，支持分布式训练和多种NLP算法。它结合知识蒸馏和少样本学习技术，支持大规模预训练模型的部署，并支持CLIP和DALLE等多模态预训练模型，与阿里云PAI平台无缝集成，提供统一的模型训练和部署框架，广泛应用于多个业务场景。
hailo_model_zoo - 面向多AI任务的深度学习预训练模型集合
GithubHailo Model ZooHailo硬件开源项目模型优化深度学习预训练模型
Hailo模型库提供针对分类、检测和分割等AI任务的预训练深度学习模型。用户可测量模型的全精度和量化精度,并生成用于Hailo硬件加速的HEF文件。该库还包含自定义数据集重训练指南和特定用例模型。支持快速上手、性能评估及Hailo硬件部署,助力高效AI应用开发。
constantine - 区块链和零知识证明系统的密码学引擎
ConstantineGithub区块链密码学开源项目椭圆曲线零知识证明
Constantine是一个面向区块链和零知识证明系统的高性能密码学库。它实现了恒定时间的加密原语,支持多种椭圆曲线和协议,包括以太坊BLS签名和KZG承诺。该库强调安全性、性能和代码紧凑性,提供Rust、Go、C和Nim等多语言接口。Constantine不依赖外部库,有效降低了供应链攻击风险。
axlearn - 支持构建大规模深度学习模型的高效工具库
AXLearnGithubJAXXLA开源项目机器学习深度学习
AXLearn是一个基于JAX和XLA的深度学习库，支持大规模模型的构建、迭代和维护。该库允许用户通过配置系统从可重用模块中组合模型，并兼容Flax和Hugging Face transformers等库。AXLearn能够高效地在众多加速器上训练数百亿参数的模型，涵盖自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域，还支持在公共云上运行并提供作业和数据管理工具。了解更多详情，请参阅其核心组件和设计文档。
YeeZ-Privacy-Computing - 基于区块链的隐私计算与数据协作中间件解决方案
FideliusGithubYeeZ区块链可信执行环境开源项目隐私计算
Fidelius 是一种基于可信执行环境的隐私计算中间件，通过确保数据不离开提供方，实现数据协作中的隐私保护。它利用区块链作为可信传输通道与计算验证平台，增强系统的去中心化与公开可验证性。
scroll-prover - 高效零知识证明生成工具 支持Layer 2扩容
Githubscroll-prover以太坊扩容区块链开源项目智能合约零知识证明
作为Scroll Layer 2扩容方案的核心组件，scroll-prover实现了高效的零知识证明生成。其多级电路约束系统涵盖块级、批次级和聚合级证明，配合完善的测试套件、二进制工具和验证器合约生成功能，为开发者提供了全面的零知识证明解决方案。该项目现已在Scroll主网运行，并不断优化以满足扩展性需求。
clip_playground - 探索CLIP模型的多种应用包括GradCAM可视化、零样本检测和验证码破解
CLIPCaptcha SolverColabGithubGradCAMZero-shot Detection开源项目
这个项目展示了CLIP模型的不同应用，包括GradCAM可视化、简单和智能的零样本检测以及验证码破解。用户可以通过Colab链接在线体验各项功能，并调整参数和检测查询以深入探索模型潜力。项目日志定期更新，包含reCAPTCHA绘图改进和检测参数调整，确保用户获得最佳应用体验。
DeepSeek-Prover-V1.5-RL - 集成强化学习与蒙特卡洛树搜索的数学定理证明系统
DeepSeek-ProverGithubHuggingface人工智能模型定理证明开源项目机器学习模型
DeepSeek-Prover-V1.5是基于Lean 4开发的定理证明开源语言模型，结合了证明助手反馈的强化学习技术和改进型蒙特卡洛树搜索算法。在miniF2F和ProofNet等标准测试中分别达到63.5%和25.3%的准确率，验证了其在数学定理证明领域的实用价值。
DeepSpeed - 大模型的训练工具
AI工具AI开发AI系统技术DeepSpeed大规模训练模型压缩模型训练热门高性能计算
DeepSpeed是一个先进的深度学习优化工具库，专门设计用于简化和增强分布式训练。通过一系列创新技术，如ZeRO、3D并行处理、MoE和ZeRO-Infinity，DeepSpeed能大幅提高训练速度，同时降低成本。这些技术支持在数千GPU上扩展模型训练，并实现低延迟和高吞吐量的推理性能。DeepSpeed同时提供了先进的模型压缩技术，优化模型存储与推理效率，是大规模AI模型训练和推理的优选方案。
open_clip - 探索前沿图像与语言对比预训练技术
GithubOpenCLIP图像识别对比学习开源项目零样本学习预训练模型
OpenCLIP是一个先进的开源深度学习项目，专注于OpenAI的CLIP模型的实现和优化。该项目在多样化的数据源和不同的计算预算下成功训练出多个高效能模型，涵盖图像和文本嵌入、模型微调及新模型开发等多个领域。通过增强图像与语言的联合理解能力，OpenCLIP显著推动了人工智能技术的发展，拓宽了其应用领域。
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