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人工智能验证平台EZKL.xyz构建工具，证明AI模型输出结果的正确性

posted by Team XYZ on August 24, 2026

横跨人工智能和机器学习领域的团队借助.xyz域名展示面向日益广泛应用场景的平台、工具和服务。加密支付平台AEON.xyz为人工智能驱动的交易场景开发支付基础设施。女性主导的酒店科技平台AIVATech.xyz为酒店运营构建人工智能驱动的智能系统。开源硬件公司Foundation.xyz为比特币、数字身份和AI智能体授权构建专用设备。在本周的“周一人工智能”中，我们将向您介绍一个专注于可验证人工智能和零知识证明的平台：EZKL.xyz。

在不暴露模型或数据的前提下验证人工智能

EZKL.xyz是EZKL的官方网站。EZKL是一家构建工具的公司，旨在验证AI模型输出结果的正确性，且无需外部方访问模型本身或其所处理的数据。”可验证AI”是一种以数学证明和透明度取代盲目信任的机器学习方法。EZKL参与了Web3加速器Beacon的2024年夏季批次项目，该批次于2024年9月正式启动。¹据2024年9月宣布EZKL入选Beacon加速器批次的新闻稿介绍，公司表示当时已在多个委托和去中心化系统中每月生成数千万个证明。² EZKL.xyz将平台定义为唯一经过审计的可验证AI函数库。EZKL的工具依赖零知识证明——一种允许一方在不暴露底层模型或数据的前提下证明计算正确执行的密码学方法。据EZKL技术文档介绍，这一方法旨在适用于三类场景：在私有数据上运行公开模型，在公开数据上运行私有模型，以及在公开数据上运行公开模型但计算成本过高、无法直接在区块链上执行的情形。

多路径AI验证方案

平台技术文档表示，公司提供两大核心产品：ezkl函数库和Lilith——一个用于规模化生成证明的编排平台。据文档介绍，Lilith的开发是为了解决一个常见瓶颈：在EZKL上运行规模较大或较复杂的模型，可能会耗尽开发者自己的桌面或笔记本电脑的算力。Lilith被定义为一个计算集群，开发者可通过命令行界面或REST API远程生成证明，体验与本地运行EZKL完全一致。

ezkl函数库将机器学习社区广泛采用的ONNX格式导出的机器学习模型，转换为基于Halo2构建的零知识电路——Halo2是由Zcash背后的电子硬币公司最初开发的证明系统。开发者可通过命令行界面，或通过Python、JavaScript和Rust绑定访问该函数库。函数库可免费安装并在本地运行，但文档注明商业使用需获取单独许可。官网介绍了三种生成验证的方式，具体取决于开发者的运行环境：纯软件方案，可在任何设备上运行（包括浏览器和手机），无需更改现有部署；英特尔可信执行环境，适用于对延迟有严格要求的应用；以及NVIDIA CUDA，专为直接在芯片上检测GPU硬件故障和数据损坏而设计的专用内核。

拥有学术与机器学习背景的创始团队

EZKL由杰森·莫顿和亚历山大”但丁”·卡穆托联合创立。据Beacon公司简介介绍，杰森此前曾担任终身数学与统计学教授，因量子启发密码算法研究荣获DARPA青年教师奖，并于2011年担任DARPA原始深度学习项目的首席研究员。杰森还曾担任多方计算可编程密钥对平台Lit Protocol的密码学负责人，职业早期从事并购投资银行业务。³

据但丁的Beacon简介介绍，他此前创立了内容分发公司Myel（后被协议实验室收购），并持有牛津大学机器学习博士学位，期间还担任艾伦·图灵研究所访问研究员。⁴

EZKL.xyz：面向AI验证平台的先行域名

EZKL正在密码学与机器学习的交汇处开拓前沿，将两个领域的概念与术语融汇贯通。这类前瞻性工作与为下一代创新而生的.xyz天然契合。.xyz域名开放、通用的属性跨行业适用，为EZKL这样的技术平台留出了定义自身身份的充分空间。EZKL.xyz为公司提供了一个与其名称和前沿技术专注点直接挂钩的简洁线上身份。欢迎通过X/Twitter账号@ezklxyz和领英关注平台动态，或访问EZKL.xyz，了解更多信息。