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SSO:速覽a16z推出的基于SNARK的零知識證明新工具Lasso和Jolt

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Time:1900/1/1 0:00:00

作者:Felix, PANews

a16z Crypto推出了兩項與 SNARK 相關的技術:Lasso和Jolt。其中Lasso是一種新的查找參數,可以顯著提高證明者成本;Jolt(Just One Lookup Table)是一個專為與以太坊虛擬機兼容的Rollups設計的框架,一種利用Lasso構建SNARK VM的新穎方法。Lasso和Jolt可以顯著加快Web3中的擴展和構建應用程序,它們共同代表了一種全新的SNARK設計方法,可將廣泛部署的工具鏈的性能提高一個數量級甚至更多級。此外提供了更好、更方便的開發者體驗,并使審計變得更加容易。Lasso和Jolt解決了三個關鍵問題:性能、開發人員體驗和可審核性。

Valhalla Ventures推出首支6600萬美元投資基金:金色財經報道,早期風險投資公司Valhalla Ventures宣布推出首支6600萬美元旗艦基金,旨在深度科技和游戲(重點關注社交體驗)領域進行投資,在完成該基金募資之前,Valhalla Ventures已經在深度科技、游戲和區塊鏈領域里投資約為2700萬美元,其投資組合包括Web3自動化端到端會計和簿記解決方案提供商Entender Finance、游戲內容創作者平臺Nexus、合成資產協議Tapio、加密網絡Lit Protocol、體育社交平臺Stadium Live、游戲公會Ola GG等。(prnewswire)[2023/7/26 15:59:06]

Lasso是一種新的查找參數,其中證明者承諾比以前的工作更少且更小的值。a16z crypto的研究團隊表示,Lasso可以顯著提高SNARK證明者的整體速度,與Halo2工具鏈等工具相比,性能提高十倍,從而有助于開發更快的ZK-rollups。預計優化完成后性能將提高約40倍。因此,該團隊認為Lasso的證明者技術將超過主要以太坊L2擴展解決方案所采用的所有現有零知識SNARK證明者技術。

數據:幣印比特幣儲備已降至約6000枚:金色財經報道,據Cryptoslate披露,當前幣印Poolin礦池的比特幣儲備已經減少至約6000枚,此外Cryptoslate還稱近幾個月來比特幣礦工從銘文和BRC-20代幣熱潮中獲得了可觀收益,挖礦費用也在上漲,目前很大一部分礦工余額正在轉移到加密貨幣交易所。[2023/6/22 21:53:00]

Jolt實現了“查找奇點(lookup singularity)”——這是以太坊基金會的Barry Whitehat最初提出的愿景,旨在實現更簡單的工具和輕量級、以查找為中心的電路。相對于現有的zkVM,團隊期望Jolt能夠實現類似或更好的性能,而且重要的是,能夠提供更加簡化和易于訪問的開發人員體驗。

德商銀行:美聯儲抗擊通脹的決心是支撐美元的最重要因素:9月27日消息,德商銀行經濟學家認為美元前景仍然樂觀。大幅加息已經開始產生效果,今晚公布的美國房價指數可能會尤其突顯這一點,但新屋銷售總數年化數據和咨商會消費者信心指數也可能表明實體經濟仍然相對強勁。為了抗擊通脹,美聯儲勢將進一步加息,這種決心是支撐美元的最重要因素。不能忽視的是,美元貿易加權匯率正處于創紀錄水平。但目前的匯率水平從根本上說是合理的。(金十)[2022/9/27 22:33:00]

與現有方法相比,Lasso為實現zkVM提供了一條對開發人員更加友好且可審核的路徑。

先前的SNARK設計方法將CPU指令制定為電路并進行手動優化——這是一項低級且易出現錯誤的任務,需要特定領域語言的專業知識。相比之下,不同語言生態系統的開發人員應該能夠相對輕松地使用Lasso。

這是因為在Lasso中,一條指令是通過其子表分解來定義的:它的“大”查找表可以由一些較小的“子表”組成。更重要的是,這樣的分解可以用高級編程語言簡潔地描述。例如,一條指令只需50行Rust即可實現。此外,不同指令集中的許多指令在概念上是相同的,大量代碼允許重復——例如,WASM、EVM 和RISC-V都指定相同的基本算術、按位和比較操作。

Lasso簡化開發人員體驗的方式也使其比以前的方法更容易審核。zkVM的可審計性尤其有價值,因為如今許多SNARK已經在區塊鏈上獲得了巨大的價值。由于 Lasso在Rust中實現指令邏輯,并鼓勵跨指令集的代碼重復,因此它將要審計的區域集中到相對較小且可讀的代碼庫中。

目前,除了完全實現Jolt所需的工作之外,還有許多任務正在進行中或等待其他開發人員完成,包括:

實現/集成不同的多項式承諾方案,例如KZG的Multilinear Variants(PST、Zeromorph等)、Dory、Ligero、Brakedown和Sona

實現 Quarks 論文第六節中描述的產品參數優化

更廣泛的基準測試和錯誤處理

利用SNARK遞歸實現高效的鏈上證明驗證

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