Python中的零知识证明：用于验证模型所有权与计算完整性 各位听众，大家好。今天我们来探讨一个新兴且强大的密码学技术：零知识证明（Zero-Knowledge Proofs, ZKPs），以及它在验证模型所有权和计算完整性方面的应用。我们将主要使用Python语言，并结合相关库来演示ZKPs的实际应用。 1. 什么是零知识证明？ 零知识证明是一种协议，允许一方（Prover，证明者）向另一方（Verifier，验证者）证明一个陈述是真实的，而无需透露除陈述本身之外的任何信息。换句话说，Verifier确信Prover知道某个秘密或拥有某个属性，但Verifier无法学到关于该秘密或属性的任何信息。 零知识证明需要满足三个关键性质： 完整性（Completeness）： 如果陈述是真实的，诚实的Prover总是能够说服诚实的Verifier相信。 可靠性（Soundness）： 如果陈述是虚假的，没有Prover能够说服诚实的Verifier相信（除了以极小的概率）。 零知识性（Zero-Knowledge）： 在协议的交互过程中，Verifier除了知道陈述是真实的之外，无法获得任何 …
Python中的模型蒸馏（Knowledge Distillation）：Teacher-Student模型的损失函数与训练策略
Python中的模型蒸馏（Knowledge Distillation）：Teacher-Student模型的损失函数与训练策略 大家好，今天我们来深入探讨模型蒸馏（Knowledge Distillation）这一重要的机器学习技术，特别是围绕Teacher-Student模型的损失函数和训练策略展开。模型蒸馏是一种模型压缩技术，旨在将大型、复杂的“Teacher”模型中的知识迁移到更小、更快的“Student”模型中，同时尽可能保持模型的性能。 1. 模型蒸馏的动机与基本原理 在深度学习领域，我们经常面临模型部署的挑战。大型模型通常具有更高的准确率，但其计算成本和内存占用也更高，这使得它们难以部署到资源受限的设备上，例如移动设备或嵌入式系统。模型蒸馏正是为了解决这个问题而诞生的。 模型蒸馏的核心思想是利用Teacher模型的“软标签”（soft labels）来训练Student模型。与传统的硬标签（hard labels，例如one-hot编码）不同，软标签包含Teacher模型对每个类别的预测概率，这些概率反映了Teacher模型对不同类别之间相似性的认知。Student模型通 …
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知识神经元（Knowledge Neurons）：定位存储特定事实（如埃菲尔铁塔-巴黎）的FFN节点
知识神经元：定位存储特定事实的FFN节点 各位同学，今天我们来探讨一个令人着迷的话题：知识神经元。具体来说，我们将深入研究在大型神经网络，尤其是前馈网络（FFN）中，是否存在特定的神经元，它们能够存储和表达特定的事实性知识，比如“埃菲尔铁塔 – 巴黎”这样的关系。 1. 前馈网络和知识表征的挑战 首先，我们回顾一下前馈网络的基本结构。一个典型的FFN由输入层、若干个隐藏层和一个输出层组成。信息通过每一层的神经元进行非线性变换，最终得到输出。传统观点认为，知识在整个网络中以分布式的方式存储，即知识的表达不是由单个神经元负责，而是由多个神经元的激活模式共同决定。 然而，这种分布式表征方式也带来了一些问题： 可解释性差： 很难理解网络内部到底学习到了什么知识，以及如何利用这些知识进行推理。 知识编辑困难： 如果需要修改或删除某个知识，很难找到需要调整的神经元，通常需要重新训练整个网络。 知识迁移困难： 将一个网络学习到的知识迁移到另一个网络，需要复杂的算法和大量的计算资源。 2. 知识神经元假设 针对上述问题，一个大胆的假设是：在大型神经网络中，可能存在一些特殊的神经元，它们主要 …
搜索引擎的`本体论`：`Knowledge Graph`与`Structured Data`在构建知识体系中的作用。
搜索引擎的“本体论”：Knowledge Graph与Structured Data在构建知识体系中的作用 各位朋友，大家好！今天我们来聊聊搜索引擎背后的知识体系构建，更具体地说，就是Knowledge Graph (知识图谱) 和 Structured Data (结构化数据) 在其中扮演的角色。我们会深入探讨它们的概念、区别、联系，以及如何在实践中应用它们来提升搜索的效率和准确性。 1. 引言：从搜索到理解，搜索引擎的进化 搜索引擎早已超越了简单的关键词匹配。用户不仅仅希望找到包含特定词语的网页，更希望得到问题的答案、相关的知识和深入的理解。这就要求搜索引擎具备理解语义、推理关系、组织知识的能力。而Knowledge Graph和Structured Data正是构建这种能力的关键。 2. 什么是Knowledge Graph？ 2.1 概念与定义 Knowledge Graph，顾名思义，就是一个用图结构来表示知识的数据库。它由节点 (Nodes) 和边 (Edges) 组成： 节点 (Nodes): 代表现实世界中的实体 (Entities)，例如人物、地点、事件、概念等。 边 …
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JS `Zero-Knowledge Proofs` (`ZK-SNARKs`) `Circuit Design` 与 `Prover/Verifier` `Interaction`
大家好，欢迎来到“ZKP：别再懵圈了，咱们一起撸代码！”讲座！ 今天咱们不谈高深的密码学理论，就用人话+代码，把零知识证明（特别是ZK-SNARKs）的电路设计和Prover/Verifier交互这俩硬骨头啃下来。保证你听完之后，不仅能吹牛，还能上手写代码！ 啥是ZK-SNARKs？为啥它这么火？ ZK-SNARKs，全称Zero-Knowledge Succinct Non-Interactive Argument of Knowledge，翻译成人话就是： Zero-Knowledge（零知识）： 我证明给你看我知道一个秘密，但你啥也学不到，就是这么任性！ Succinct（简洁）： 证明很短，验证很快，妈妈再也不用担心我的计算资源不够用了！ Non-Interactive（非交互）： 证明发给你，你就自己验证去吧，不用来回问我问题，省事！ Argument of Knowledge（知识论证）： 我不仅知道这个秘密，我还能证明我知道，不是瞎编的！ 为啥它火？因为它能在保护隐私的同时，验证计算的正确性！这在区块链、隐私计算等领域简直是神器！ 电路设计：把计算变成线路图 ZK-SNA …
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JS `Zero-Knowledge Proofs` (`ZK-SNARKs`) 库 (`snarkjs`) 在浏览器中的集成与应用
各位观众老爷们，晚上好！我是今天的主讲人，江湖人称“代码搬运工”，今天咱们聊点刺激的——如何在浏览器里玩转零知识证明，特别是用 snarkjs 这个神器。 开场白：啥是零知识证明？ 想象一下，你想证明你是个老司机，但又不想暴露你的驾照信息，甚至不想让别人知道你到底有没有驾照，这就是零知识证明的精髓：证明“我知道”，但不泄露“我知道什么”。 更学术点说，零知识证明 (Zero-Knowledge Proof, ZKP) 是一种密码学协议，允许一方（证明者）向另一方（验证者）证明某个陈述是真实的，而无需透露除陈述本身之外的任何信息。 为什么要在浏览器里搞 ZKP？ 你可能会问，这玩意儿听起来高大上，跟咱们前端程序员有啥关系？关系大了！ 隐私保护： 在用户数据敏感的场景下，比如身份验证、投票、支付等，ZKP 可以保护用户隐私，避免数据泄露。 计算外包： 你可以将复杂的计算放到浏览器里进行，然后用 ZKP 证明计算结果的正确性，而无需信任服务器。 链上验证： 在区块链应用中，ZKP 可以让链上验证更高效，降低交易成本。 snarkjs：前端 ZKP 的瑞士军刀 snarkjs 是一个 Java …
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