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去中心化数字身份DID简介——四、用户属性的零知识证明

在上一篇文章中,我们介绍了用户具有多个身份属性时,选择性的把其中的一个属性暴露出来,而不会造成其他信息的暴露。更进一步的情况,某些时候我们只需要验证用户的年龄达到多少岁,或者小于多少岁,但是并不关心用户的具体年龄和出生日期,比如在购买烟酒时,商家需要验证用户的年龄大于18岁。除了年龄,住址、民族等都可能会有对某个断言进行验证的情况。比如某旅游景点,对本市所有居民免费,所以居民只需要证明自己身份证上的住址在某市,而不需要暴露具体的居住地址。这些只给出证明的答案,而不暴露其他任何身份信息的情况,都是零知识证明的范畴。

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生成式AI“进军”制造业:应用范式、趋势与问题

以ChatGPT、Llama等为代表的大模型技术拉开了迈向通用人工智能的序幕,人工智能成为全球经济增长的重要驱动力,对各类产业的智能化带来全新的空间。根据普华永道的预测,到2030 年,人工智能可为全球经济贡献高达 15.7 万亿美元,超过中国和印度目前的产出总和。其中,6.6 万亿美元可能来自生产率的提高,9.1 万亿美元可能来自消费端的影响。对于制造业,人工智能一直是智能制造、工业4.0、工业互联网等领域的重要部分,在ChatGPT、Stable Diffusion等崛起前,质量检测、设备预测性维护等代表性的人工智能应用已经深度融入制造业,并且形成成熟的应用范式。

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