tldr

• zk копроцесори можна розглядати як плагіни обчислень поза ланцюжком, отримані з модульної концепції, схожі на графічні процесори в традиційних комп'ютерах, які відвантажують обчислювальні завдання з графікою від центрального процесора, обробляючи конкретні обчислювальні завдання.
• вони можуть використовуватися для обробки складних обчислень та великих обсягів даних, зменшуючи витрати на газ та розширюючи функціональність розумних контрактів.
• на відміну від ролапів, zk-копроцесори не мають стану, можуть використовуватися в різних ланцюжках і підходять для складних обчислювальних сценаріїв.
• розробка zk-ко-процесорів є складною, з високими витратами на продуктивність та відсутністю стандартизації. Вартість обладнання також значна. Хоча галузь значно виріс порівняно з роком тому, вона все ще знаходиться на початкових етапах.
• прогресуючи в еру модульності, blockchain стикається з проблемами, такими як недостатня ліквідність, розпорошені користувачі, відсутність інновацій та проблеми взаємопов'язаності між ланцюжками, створюючи парадокс з вертикально масштабованими ланцюжками l1. zk coprocessors можуть запропонувати спосіб подолати ці виклики, надаючи підтримку як існуючим, так і новим додаткам і привносячи нові наративи в простір blockchain.

i. ще один розділ модульної інфраструктури: zk копроцесори

1.1 огляд zk копроцесорів

Копроцесори zk можуть бути розглянуті як плагіни обчислень поза ланцюгом, що походять з модульної концепції, схожої на те, як gpus виконують графічні обчислювальні завдання від cpus у традиційних комп'ютерах, обробляючи конкретні обчислювальні завдання. У цій концепції завдання, які громадські ланцюги не вміють виконувати, такі як "важкі дані" та "складна обчислювальна логіка", можуть бути обчислені копроцесорами zk, з ланцюг отримує лише повернуті результати обчислень. їх правильність гарантується zk-доказами, врешті-решт забезпечуючи довіру до обчислень поза ланцюгом для складних завдань.

В даний час такі популярні програми, як AI, SocialFi, DEX і GameFi, мають гостру потребу у високій продуктивності та контролі витрат. У традиційних рішеннях ці «важкі програми», що вимагають високої продуктивності, часто вибирають моделі додатків у мережі активів + офчейн або розробляють окремий ланцюжок додатків. Однак обом підходам притаманні проблеми: перший має «чорну скриньку», а другий стикається з високими витратами на розробку, відірваністю від початкової екосистеми ланцюга та фрагментованою ліквідністю. Крім того, віртуальна машина основного ланцюга накладає значні обмеження на розробку та експлуатацію таких додатків (наприклад, відсутність стандартів прикладного рівня, складні мови розробки).

Співпроцесори ZK мають на меті вирішити ці проблеми. Щоб надати більш детальний приклад, ми можемо уявити блокчейн як термінал (наприклад, телефон або комп'ютер), який не може підключитися до Інтернету. У цьому сценарії ми можемо запускати відносно прості програми, такі як Uniswap або інші програми DeFi, повністю в мережі. Але коли з'являться більш складні програми, такі як запуск програми, схожої на ChatGPT, продуктивність і зберігання публічного ланцюга будуть абсолютно недостатніми, що призведе до вибухів газу. У сценарії Web2, коли ми запускаємо ChatGPT, наш загальний термінал сам по собі не може обробляти велику мовну модель GPT-4O; Нам потрібно підключитися до серверів OpenAI, щоб передати запитання, і після того, як сервер обчислить і зробить висновок про результат, ми безпосередньо отримаємо відповідь. Співпроцесори ZK схожі на віддалені сервери блокчейну. Незважаючи на те, що різні проекти співпроцесорів можуть мати невеликі відмінності в дизайні в залежності від типу проекту, основна логіка залишається в цілому схожою — off-chain computation + zk proofs або storage proofs for validation.

беручи висхідну деплоймент bonsai zero як приклад, ця архітектура дуже проста. проект безшовно інтегрується власний zkvm rise zero, і розробники лише потрібно два простих кроки, щоб використовувати bonsai як копроцесор:

• написати додаток zkvm для обробки логіки додатків.
• напишіть контракт на solidity, щоб вимагати від bonsai запускати ваше додаток zkvm та обробляти результати.

1.2 відмінності від ролапів

з визначень вище може здатися, що ролапи та zk-копроцесори мають високо перекриваючу логіку та цілі реалізації. проте ролапи більш схожі на розширення багатопотокового ядра основного ланцюжка, з наступними конкретними відмінностями між ними:

1. основна мета:

• rollups: підвищують пропускну здатність транзакцій блокчейну та зменшують комісії за транзакції.
• zk копроцесори: розширити обчислювальні можливості розумних контрактів для обробки більш складної логіки та більшого обсягу даних.

2. Принцип роботи:

• rollups: агрегують on-chain транзакції та надсилають їх на головний ланцюг з доказами шахрайства або доказами zk.
• zk-ко-процесори: подібні до zk rollups, але призначені для різних сценаріїв застосування. zk rollups, через ланцюжкові обмеження та правила, не підходять для завдань ко-процесора.

3. керування станом:

• rollups: зберігають свій стан та періодично синхронізуються з головним ланцюгом.
• zk копроцесори: безстаничні, кожне обчислення є безстаничним.

4. cценарії застосування:

• Rollups: переважно обслуговують кінцевих користувачів, підходять для високочастотних транзакцій.
• zk копроцесори: в основному обслуговують бізнес, підходять для сценаріїв, що потребують складних обчислень, таких як розробка фінансових моделей та аналіз великих обсягів даних.

5. Зв'язок з основним ланцюжком:

• Зведення: розглядаються як розширення основного ланцюга, зазвичай орієнтовані на конкретні блокчейн-мережі.
• zk копроцесори: можуть обслуговувати кілька блокчейнів, не обмежуються конкретними головними ланцюжками, а також можуть обслуговувати роллапи.

Таким чином, ці два не виключають одне одного, але доповнюють одне одного. Навіть якщо роллап існує у вигляді ланцюга заявок, zk копроцесори все ще можуть надавати послуги.

1.3 використання

теоретично, область застосування zk-ко-процесорів широка, охоплюючи проекти в різних секторах блокчейну. zk-ко-процесори дозволяють dapps мати функціональні можливості, близькі до централізованих веб-додатків web2. ось деякі приклади використання, зібрані з онлайн-джерел:

розробка додатків на основі даних:

zk копроцесори дозволяють розробникам створювати додатки, що використовують повний історичний ланцюжок даних для складних обчислень без додаткових умов довіри. Це відкриває безпрецедентні можливості для розробки додатків, таких як:

• розширений аналіз даних: функції аналізу даних на ланцюжку, схожі на dune analytics.
• складна бізнес-логіка: реалізація складних алгоритмів та бізнес-логіки, що зустрічаються в традиційних централізованих додатках.
• крос-чейн додатки: будування крос-чейн додатків на основі даних з кількох ланцюжків.

програма VIP-трейдера для DEX-ів:

типовий сценарій застосування полягає в реалізації програми знижки на комісію залежно від обсягу торгівлі на децентралізованих біржах, відому як "віп-програма лояльності для трейдерів". Такі програми поширені на централізованих біржах, але рідкісні на децентралізованих.

За допомогою співпроцесорів ZK DEX можуть:

• відстежувати історичний обсяг торгів користувачів.
• розрахувати рівні vip користувачів.
• Динамічно коригуйте торгові комісії на основі VIP-рівнів. Ця функціональність може допомогти DEX покращити утримання користувачів, збільшити ліквідність і, зрештою, збільшити дохід.

розширення даних для розумних контрактів:

zk копроцесори можуть діяти як потужне проміжне ПЗ, надаючи послуги збору даних, обчислень та перевірки для смарт-контрактів, тим самим зменшуючи витрати та покращуючи ефективність. Це дозволяє смарт-контрактам:

• отримувати та обробляти великі обсяги історичних даних.
• виконувати складні обчислення поза ланцюгом.
• впровадити більш розширену бізнес-логіку.

технологія міста міжланцюжкових

Деякі технології мостів між ланцюгами на основі zk, такі як Геродот та Лагранж, також можуть розглядатися як застосування zk-копроцесорів. Ці технології в основному зосереджені на видобутку та верифікації даних, забезпечуючи надійний фундамент даних для міжланцюжкової комунікації.

1.4 zk копроцесори не є ідеальними

Незважаючи на численні переваги, співпроцесори ZK на сучасному етапі далекі від досконалості і стикаються з низкою проблем. Я узагальнив наступні моменти:

1. розробка: концепцію zk важко зрозуміти багатьом розробникам. розробка вимагає відповідних криптографічних знань та володіння конкретними мовами програмування та інструментами.
2. високі витрати на обладнання: апаратне забезпечення zk, що використовується для позаналаштових обчислень, повністю має бути спонсовано самим проєктом. апаратне забезпечення zk є дорогим і швидко розвивається, що робить його ймовірно застарілим у будь-який момент. чи може це створити закритий комерційний цикл - питання, варте розгляду.
3. переповнене поле: технічно, в реалізації не буде багато відмінностей, і кінцевий результат може нагадувати поточний ландшафт layer2, де декілька видатних проєктів виділяються, тоді як решта в основному ігноруються.
4. zk схеми: виконання обчислень поза ланцюгом в zk копроцесорах потребує перетворення традиційних комп'ютерних програм в zk схеми. написання власних схем для кожного застосування є незручним, а використання zkvms у віртуальних машинах для написання схеми представляє значні обчислювальні накладні витрати через відмінні обчислювальні моделі.

ii. критичний елемент для масової прийнятності

(цей розділ є дуже суб'єктивним і відображає лише особисті погляди автора.)

Цей цикл в першу чергу очолює модульна інфраструктура. Якщо модульність є правильним шляхом, цей цикл може стати останнім кроком до масового впровадження. Однак на поточному етапі ми всі поділяємо спільну думку: чому ми бачимо лише деякі старі додатки перепакованими, чому ланцюжків більше, ніж додатків, і чому новий стандарт токенів, такий як написи, вітається як найбільша інновація цього циклу?

Фундаментальна причина відсутності свіжих наративів полягає в тому, що поточна модульна інфраструктура недостатня для підтримки супердодатків, особливо відсутність деяких передумов (міжланцюгова сумісність, бар'єри користувачів тощо), що призводить до найзначнішої фрагментації в історії блокчейну. Роллапи, як ядро модульної ери, дійсно прискорили процес, але вони також принесли численні проблеми, такі як фрагментація ліквідності, дисперсія користувачів і обмеження, накладені самим ланцюжком або віртуальною машиною на інновації додатків. Крім того, інший «ключовий гравець» у модульності, Celestia, став першопрохідцем на шляху DA не обов'язково бути на Ethereum, що ще більше посилює фрагментацію. Незалежно від того, керується вона ідеологією чи витратами на DA в результаті BTC змушена стати DA та іншими публічними мережами прагнути надавати більш економічно ефективні рішення DA . Поточна ситуація така, що кожна публічна мережа має принаймні один, якщо не десятки, проєктів рівня 2. Крім того, всі інфраструктурні та екосистемні проєкти глибоко вивчили стратегію стейкінгу токенів, започатковану Blur, вимагаючи від користувачів стейкінгу токенів у межах проєкту. Цей режим, який приносить користь китам трьома способами (відсотки, підвищення курсу ETH або BTC і безкоштовні токени), ще більше стискає ліквідність у мережі.

на минулому ринку биків, кошти перенаправлялися лише в декілька до десятка публічних ланцюгів, навіть зосереджуючись переважно на ефіріумі. зараз кошти розподілені по сотнях публічних ланцюгів та вкладені в тисячі схожих проектів, що призводить до зниження активності на ланцюжку. Навіть ефіріум не має активності на ланцюжку. У результаті, східні гравці займаються pvp в екосистемі btc, тоді як західні гравці роблять це в solana з-за необхідності.

Тому моя поточна увага зосереджена на тому, як просувати агреговану ліквідність у всіх мережах і підтримувати появу нових стилів гри та супердодатків. У секторі міжланцюгової сумісності традиційні провідні проєкти постійно демонструють низькі результати, все ще нагадуючи традиційні кросчейн-мости. Нові рішення для інтероперабельності, які ми обговорювали в попередніх звітах, в першу чергу спрямовані на об'єднання декількох ланцюгів в один ланцюг. Приклади включають agglayer, superchain, elastic chain, jam і т.д., які тут не будуть детально описані. Таким чином, крос-чейн агрегація є необхідною перешкодою в модульній інфраструктурі, але для її подолання знадобиться багато часу.

Співпроцесори ZK є критично важливою частиною на поточному етапі. Вони можуть зміцнювати шар2 і доповнювати шар1. Чи є спосіб тимчасово подолати проблеми крос-чейн і трилеми, що дозволяє нам реалізувати деякі програми поточної ери на певних рівнях1 або шарі2 з великою ліквідністю? Зрештою, блокчейн-додаткам не вистачає свіжих наративів. Крім того, забезпечення різноманітних стилів гри, контролю газу, великомасштабних додатків, крос-чейн можливостей і зниження бар'єрів користувачів за допомогою інтегрованих рішень співпроцесора може бути більш ідеальним, ніж покладатися на централізацію.

iii. огляд проекту

поле zk coprocessor з'явилося приблизно у 2023 році і на цей час стало досить зрілим. За класифікацією messari, це поле наразі охоплює три головних вертикальних домени (загальне обчислення, міжоператорність та хрестовина, штучний інтелект та машинне навчання) з 18 проектами. Більшість цих проектів підтримують провідні венчурні фонди. Нижче ми описуємо кілька проектів з різних вертикальних доменів.

3.1 Гіза

giza - це протокол zkml (нуль-знання машинного навчання), розгорнутий на starknet, офіційно підтримуваний starkware. Він спрямований на створення можливості використання моделей штучного інтелекту в блокчейн-розумних контрактах. Розробники можуть розгортати моделі штучного інтелекту в мережі giza, яка перевіряє правильність інференції моделі за допомогою доказів нуль-знання та надає результати блокчейн-розумним контрактам у безпечний спосіб. Це дозволяє розробникам створювати додатки на ланцюжку, які комбінують можливості штучного інтелекту зі збереженням децентралізації та перевірки блокчейну.

giza завершує робочий процес через наступні три кроки:

• конверсія моделі: giza перетворює часто використовувані моделі штучного інтелекту у формат onnx в формат, який може працювати в системі доказу відсутності знань. Це дозволяє розробникам тренувати моделі з використанням знайомих інструментів, а потім розгортати їх в мережі giza.
• позаланкове висновок: коли смарт-контракт запитує виведення моделі штучного інтелекту, гіза виконує фактичне обчислення поза ланцюжком. це уникне високих витрат на пряме виконання складних моделей штучного інтелекту на блокчейні.
• перевірка знання нуля: гіза генерує докази zk для кожного висновку моделі, доводячи, що обчислення було виконано правильно. ці докази перевіряються на ланцюжку, забезпечуючи правильність результатів висновків без повторення всього процесу обчислення на ланцюжку.

Підхід Giza дозволяє моделям штучного інтелекту служити надійними джерелами вхідних даних для смарт-контрактів, не покладаючись на централізовані оракули або довірені середовища виконання. Це відкриває нові можливості для блокчейн-додатків, таких як управління активами на основі штучного інтелекту, виявлення шахрайства та динамічне ціноутворення. Це один із небагатьох проєктів у сучасному просторі штучного інтелекту Web3 X із логічним замкнутим циклом та розумним використанням співпроцесорів у сфері штучного інтелекту.

3.2 ризик нуль

risc zero - це провідний проект копроцесора, який підтримують кілька провідних венчурних фондів. Він спрямований на забезпечення можливості виконання будь-яких обчислень у блокчейн-смарт-контрактах. Розробники можуть писати програми на Rust та розгортати їх на мережі risc zero. Risc zero потім перевіряє правильність виконання програми за допомогою доказів знань нуля і надає результати смарт-контрактам в безпідставний спосіб. Це дозволяє розробникам створювати складні додатки на ланцюжку, зберігаючи децентралізацію та перевірку блокчейну.

мы кратко упомянули развертывание и рабочий процесс ранее. здесь мы подробно рассмотрим два ключевых компонента:

• bonsai: bonsai - це компонент-копроцесор у межах RISC Zero, який безшовно інтегрований у zkvm набір команд RISC-V. Це дозволяє розробникам швидко інтегрувати високопродуктивні докази нульового знання в Ethereum, L1 блокчейни, космічні ланцюги додатків Cosmos, L2 rollups та додатки протягом кількох днів. Воно пропонує прямі виклики розумних контрактів, перевірку обчислень поза ланцюжком, взаємодію між ланцюжками та загальну функціональність rollup, все це при використанні децентралізованої розподіленої архітектури, що має пріоритет. Комбінуючи рекурсивні докази, компілятори користувацьких схем, продовження стану та постійно вдосконалюючіся алгоритми доказів, воно дозволяє будь-кому генерувати високопродуктивні докази нульового знання для різноманітних застосувань.
• ZKVM: ZKVM — це перевірений комп'ютер, який працює подібно до справжнього вбудованого мікропроцесора RISC-V. Заснований на архітектурі набору інструкцій RISC-V, він дозволяє розробникам писати програми на мовах програмування високого рівня, таких як Rust, C++, Solidity, Go тощо, які можуть генерувати докази з нульовим розголошенням. Підтримуючи понад 70% популярних ящиків Rust, він органічно поєднує загальні обчислення та докази з нульовим розголошенням, здатний генерувати ефективні докази з нульовим розголошенням для обчислень будь-якої складності, зберігаючи конфіденційність процесу обчислень і перевірюваність результатів. ZKVM використовує технології ZK, включаючи Stark і Snark, і забезпечує ефективну генерацію та перевірку доказів за допомогою таких компонентів, як Recursion Pover і Stark-to-Snark Prover, підтримуючи офчейн-виконання та ончейн-верифікацію.

RISC Zero інтегрувався з декількома рішеннями ETH Layer2 і продемонстрував різні варіанти використання Bonsai. Одним з цікавих прикладів є бонсай Пай. Ця демонстрація використовує сервіс доказів ZKVM і Bonsai від RISC Zero, що дозволяє користувачам надсилати або виводити ETH і токени на Ethereum за допомогою своїх облікових записів Google. Він демонструє, як RISC Zero може безперешкодно інтегрувати ончейн-програми з OAUTH2.0 (стандарт, який використовується великими постачальниками ідентифікаційних даних, такими як Google), забезпечуючи варіант використання, який знижує бар'єр користувача Web3 за допомогою традиційних додатків Web2. Інші приклади включають додатки, засновані на DAO.

3.3 =нічого;

=nil; - це інвестиційний проект, підтриманий відомими сутностями, такими як mina, polychain, starkware та blockchain capital. Зокрема, піонери технології zk, такі як mina та starkware, входять до числа спонсорів, що свідчить про високу технічну визнаність проекту. =nil; також згадувалася в нашому звіті "Ринок обчислювальної потужності", що в основному фокусується на ринку доказів (децентралізований ринок генерації доказів). Крім того, у =nil; є ще один додатковий продукт під назвою zkllvm.

zkllvm, розроблений методом =nil; Foundation — це інноваційний компілятор схем, який автоматично перетворює код програми, написаний основними мовами програмування, такими як C++ і Rust, в ефективні, доказові схеми для Ethereum без необхідності використання спеціалізованих мов з нульовим розголошенням (DSL). Це значно спрощує процес розробки, знижує вхідний бар'єр і підвищує продуктивність за рахунок уникнення ZKVM. Він підтримує апаратне прискорення для прискорення генерації доказів, що робить його придатним для різних сценаріїв застосування ZK, таких як зведення, кросчейн-мости, оракули, машинне навчання та ігри. він тісно інтегрований з =nil; Foundation Proof Market, надаючи розробникам наскрізну підтримку від створення схеми до генерації доказів.

3.4 brevis

brevis - це підпроект мережі celer і є розумним нуль-знанням (zk) копроцесором для блокчейну, що дозволяє dapps отримувати доступ, обчислювати та використовувати довільні дані на кількох блокчейнах у повній відсутності довіри. Як і інші копроцесори, у brevis є широкий спектр використання, таких як дані, що визначають defi, zkbridges, залучення користувачів on-chain, zkdid та абстракція соціального облікового запису.

архітектура brevis складається з трьох основних компонентів:

• zkfabric: zkfabric - це релеовий компонент архітектури brevis. Його основне завдання - збирати та синхронізувати інформацію заголовка блоку з усіх підключених блокчейнів, а потім генерувати докази консенсусу для кожного зібраного заголовка блоку через легкий zk клієнтський цикл.
• ZKqueryNet: ZKquerynet — це відкритий маркетплейс ZK Query Engine, який може безпосередньо приймати запити на дані зі смарт-контрактів у ланцюжку та генерувати результати запитів і відповідні докази запитів ZK через схему ZK Query Engine. Ці механізми варіюються від вузькоспеціалізованих (наприклад, обчислення об'єму торгів DEX за певний період) до дуже загальних абстракцій індексації даних і просунутих мов запитів для задоволення різних потреб додатків.
• zkaggregatorrollup: він служить як шар агрегації та зберігання для zkfabric та zkquerynet. він перевіряє докази цих двох компонентів, зберігає доведені дані та надсилає корені стану їх zk-доказів усім підключеним блокчейнам, дозволяючи додаткам безпосередньо отримувати доступ до доведених результатів запитів у їх логіці бізнес-контрактів на ланцюжку.

Завдяки цій модульній архітектурі Brevis може надавати всім підтримуваним публічним блокчейн-смарт-контрактам ефективний і гнучкий метод доступу, що не потребує довіри. Версія Uni V4 також використовує цей проект та інтегрує його з хуками (системою для інтеграції різної користувацької логіки користувача) для полегшення читання історичних даних блокчейну, зниження плати за газ та забезпечення децентралізації. Це приклад співпроцесора ZK, який просуває DEX.

3.5 Лагранж

lagrange - це протокол взаємодії zk coprocessor, керований 1kx та founders fund, що в першу чергу спрямований на забезпечення безпечної міжланцюгової взаємодії та підтримку додатків, що потребують обчислень великого масштабу. На відміну від традиційних містків вузлів, міжланцюжкова взаємодія Lagrange в основному досягається за допомогою його інноваційних zk big data та механізмів комітету стану.

• ZK Big Data: Це основний продукт Lagrange, який відповідає за обробку та перевірку крос-чейн даних і створення пов'язаних доказів ZK. Цей компонент включає високопаралельний співпроцесор ZK для виконання складних офчейн-обчислень і створення доказів з нульовим розголошенням, спеціально розроблену перевірену базу даних, що підтримує необмежену кількість слотів для зберігання та прямі SQL-запити зі смарт-контрактів, механізм динамічного оновлення, який оновлює лише змінені точки даних, щоб скоротити час доказу, а також інтегровану функцію, що дозволяє розробникам використовувати SQL-запити безпосередньо зі смарт-контрактів для доступу до історичних даних без написання складних Схеми. Разом вони утворюють масштабну систему обробки та верифікації даних блокчейну.
• Державний комітет: Цей компонент є децентралізованою мережею перевірки, що складається з кількох незалежних вузлів, кожен з яких здійснює стейкінг ETH як заставу. Ці вузли діють як клієнти ZK Light, спеціально перевіряючи стан певних оптимізованих зведень. Державний комітет інтегрується з AVS Eigenlayer, використовуючи механізм повторного стейкінгу для підвищення безпеки, підтримуючи необмежену кількість вузлів, що беруть участь, для досягнення суперлінійного зростання безпеки. Він також забезпечує «швидкий режим», що дозволяє користувачам виконувати крос-чейн операції, не чекаючи вікна виклику, що значно покращує взаємодію з користувачем. Поєднання цих двох технологій дозволяє Lagrange ефективно обробляти великомасштабні дані, виконувати складні обчислення, а також безпечно передавати та перевіряти результати в різних блокчейнах, підтримуючи розробку складних крос-чейн додатків.

Лагранж вже інтегрувався з Eigenlayer, Mantle, Base, Frax, Polymer, Layerzero, Omni, Altlayer та іншими, і стане першим zk avs, який буде зв'язаний у екосистемі Ethereum.

про ybb

ybb - це фонд web3, який присвячує себе ідентифікації проектів, що визначають web3, з метою створення кращого онлайн-середовища для всіх мешканців Інтернету. Заснований групою вірних прихильників блокчейну, які активно беруть участь у цій галузі з 2013 року, ybb завжди готовий допомогти проектам раннього етапу розвитку від 0 до 1. Ми цінуємо інновації, особисту пристрасть до досягнень та користувачоорієнтовані продукти, визнаючи потенціал криптовалют та застосувань блокчейну.

Веб-сайт | Twi: @ybbcapital

Посилання:

1.abcde: Глибоке занурення в співпроцесор ZK та його майбутнє:https://medium.com/ABCDE.com/uk-abcde-a-deep-dive-into-zk-coprocessor-and-its-future-1d1b3f33f946

2. "zk" це все, що вам потрібно:https://medium.com/gate_ventures/zk-is-all-you-need-238886062c52

3.risc zero：https://www.risczero.com/bonsai

4. Лагранж:https://www.lagrange.dev/blog/інтероперабельність-для-модульних-блокчейнів-лагранж-тези

5.axiomblog:https://blog.axiom.xyz/

6.прискорення азоту! як zk coprocessor розбиває бар'єри даних розумного контракту：https://foresightnews.pro/article/detail/48239

відмова від відповідальності：

1. цю статтю було перепечатано з [ середній], передайте оригінальний заголовок «графічний процесор блокчейну: комплексний аналіз zk-ко-процесорів», всі авторські права належать оригінальному автору [дослідник ybb capital zeke]. Якщо є зауваження до цієї репродукції, будь ласка, зв'яжіться з Навчання воріткоманда, і вони швидко цим займуться.

2. відмова від відповідальності: погляди та думки, висловлені в цій статті, належать виключно автору і не є жодною інвестиційною порадою.

3. переклад статті на інші мови виконує команда Gate learn. Якщо не зазначено, копіювання, розповсюдження або плагіат перекладених статей заборонено.