Dieser Artikel untersucht, wie der von Polyhedra Network gestartete zkPyTorch-Compiler das Mainstream-AI-Framework PyTorch mit der zk-SNARKs-Technologie integriert, um die Entwicklungsbarriere für ZKML zu senken und glaubwürdige Verifizierung sowie Datenschutz im Prozess der maschinellen Lerninferenz zu erreichen. Er behandelt seine drei Kernmodule (Vorverarbeitung, Quantisierung, Schaltungsoptimierung), Schlüsseltechnologien (DAG, Lookup-Tabellen, FFT-Convolution), mehrstufige Schaltungsoptimierungsstrategien und zeigt Durchbrüche in der Leistung und Genauigkeit von zkPyTorch anhand empirischer Daten von VGG-16 und Llama-3.