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摘要：新的优化方案保留了原有去中心化和市场驱动的 ZK 计算定价机制，同时显著降低了矿工费用，进一步提高了 ZKP 生成效率。
模块化计算层和RaaS平台Lumoz在其最近结束的第三个激励测试网中达到了关键的里程碑。在市场方面，该测试网吸引了超过 100 万用户，并获得了 30 多个领先生态系统项目的关注和支持。该活动在市场兴趣、讨论和社区增长方面创下了新纪录。在技术方面，Lumoz 团队对 ZK-PoW 算法进行了重大优化，实现了突破，将 ZKP 生成效率提高了约 50%。
作为领先的ZK和AI模块化计算层，Lumoz使用PoW挖矿有效地为Rollups、ZK-ML和ZKP验证提供计算能力。核心技术团队一直在孜孜不倦地致力于这些创新。最近的技术进步不仅帮助 Lumoz 在竞争激烈的 Web3 ZK 计算领域脱颖而出，还为即将到来的 Lumoz ZK-PoW 主网奠定了基础。
以下是 Lumoz ZK-PoW 算法优化的具体详细信息：
对现有验证流程的改进
首先，Lumoz 提出的两步提交算法和优化的 ZKP 生成方案在保持 ZK-PoW 机制去中心化的同时，显著提高了 ZK 证明生成和验证的效率。这种方法在 Alpha 测试网期间得到了彻底验证。
现在，经过相当大的努力，Lumoz 团队进一步优化了原来的两步提交模型。通过简化验证流程，他们减少了链上资源的消耗并缩短了整体验证时间。在当前流程中，证明验证方案保留了原来的提交窗口和激励机制，但用单个合约调用取代了两步验证流程。在这个简化的流程中，工作人员不再需要使用证明哈希来验证他们的身份和任务信息;相反，包含个人和任务信息的证明 ID 被汇总到生成的 ZK 证明中，并在单个合约调用中验证。
通过这种方法，计算提供商只需调用一次合约即可完成原来的两步验证过程，从而将链上成本降低 50% 到 60%。此外，链上证明验证现在发生在提交窗口开始时，将达到可信状态的时间缩短了约 30%。
递归和聚合证明
受 Plonky 系列算法的启发，Lumoz 通过引入递归来优化了 ZK-PoW 的证明生成方案，以提高整体证明生成效率。在这种新方法中，多个证明任务的生成步骤可以并行执行，并通过递归逐步聚合为单个证明。这允许使用更简化的证明和更低的整个系统的验证成本进行 ZK 验证。
此外，递归方法支持更精细的任务划分，为更高效、更合理地分配计算能力奠定了基础。
更高效地分配计算能力
在 ZK-PoW 的激励机制下，Lumoz 已经能够保持稳定的 ZK 计算节点数量。因此，设计更合理的计算能力分配机制将大大提升网络的整体证明计算效率。Lumoz 团队还在这一领域进行了研究和改进：
计算结果的重用
在以前的版本中，每个证明任务的计算过程是相对独立的，并且仅依赖于系统的某些当前状态参数。因此，许多计算过程是重复和冗余的。新方法使用递归将单个校对任务分解为更精细的粒度，从而允许在相对独立的校对任务之间识别相似的模块。对于这些模块，新方案将缓存一些计算结果，并在后续流程中复用，避免了大量的冗余计算，大大提高了计算能力的利用率。
另一方面，在更精细的粒度上，节点可以在计算过程中更好地保存中间值，从而允许在特殊情况下从断点快速恢复计算。
预计算
由于去中心化的性质，ZK-PoW 中的计算能力并不总是与供应完美匹配。为避免浪费过多的计算能力，节点并不总是需要等待验证任务生成后再开始计算。在优化方案中，即使新的证明任务尚未发布，节点也可以根据当前系统状态决定是否进行一些初步计算，并利用闲置资源进行计算。一旦验证任务发布，节点就可以以最小的开销验证预计算的结果，然后继续进行正常的计算过程。通过利用这种闲置的计算能力，证明生成的速度提高了 25%。
总结
Lumoz 团队从三个角度优化了 ZK-PoW 解决方案。对上层验证流程的改进降低了链上验证成本，同时也减少了达到可信状态所需的时间。对底层证明生成和计算能力利用方法的优化大大减少了证明生成所需的时间。新的优化方案保留了 ZK 算力原有的去中心化和市场驱动的定价机制，同时大幅降低了矿工的成本，进一步提高了 ZKP 生成的效率。
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