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Gate 广场创作者新春激励正式开启，发帖解锁 $60,000 豪华奖池
如何参与：
报名活动表单：https://www.gate.com/questionnaire/7315
使用广场任意发帖小工具，搭配文字发布内容即可
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Top 发帖奖励：发帖与互动越多，排名越高，赢取 Gate 新年周边、Gate 双肩包等好礼
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活动时间：2026 年 1 月 8 日 16:00 – 1 月 26 日 24:00（UTC+8）
详情：https://www.gate.com/announcements/article/49112来Gate广场发帖分享你的GateAI 使用感受，赢丰厚奖励！
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📌 如何参与？
1️⃣ 关注 Gate 广场_Official
2️⃣ 在广场发帖，带上话题 #我的GateAI使用体验，帖文需附上使用GateAI页面的截图
3️⃣ 创作内容表达使用感受、建议等不限
3️⃣ 帖子内容 不少于 30 字，且仅带本活动话题标签
GateAI上线详情：https://www.gate.com/announcements/article/49070
活动截止时间：2026/01/15 18:00（UTC+8）
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冲榜关键期已开启，看直播、发帖即可获得助力值
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内容达人也欢迎积极发帖拉票，冲榜赢取荣誉与奖励！
投票截止：1 月 20 日 10:00（UTC+8）
详情：https://www.gate.com/announcements/article/48693
在零知识证明与机器学习交叉领域，最有看头的方案是什么？我来说点实在的。
AI模型日常要处理海量数据，但关键问题摆在这儿——怎么证明模型的计算结果是准确的？这正是很多团队在卷的地方。
有个项目用DSperse框架给出了不一样的思路。他们没有选择对整个AI模型生成一套证明体系，而是采用切片式验证的思路。换句话说，是对数据处理的关键环节逐段验证，而不是笨重地把整个过程打包。这样做的好处显而易见：验证效率更高，系统复杂度也降得下来。
这种细粒度的验证方案，对于需要高可信度的AI应用场景来说，确实值得关注。