SXT Proof of SQL v0.86.1版本发布:Halo2类型转换与性能监控增强
2025-06-10 15:33:23作者:戚魁泉Nursing
SXT Proof of SQL项目是一个专注于SQL查询验证的密码学证明系统,它通过零知识证明技术实现对SQL查询结果的验证,而不需要暴露原始数据。该项目最新发布的v0.86.1版本带来了两项重要改进:Halo2证明系统的类型转换支持和Jaeger性能监控工具的集成优化。
Halo2类型转换支持
本次更新中,项目团队为HyperKZG证明方案添加了与Halo2证明系统的类型转换功能。Halo2是Zcash开发的新一代零知识证明系统,相比之前的系统具有更高的性能和更灵活的电路设计能力。
技术实现上,开发团队创建了专门的转换模块,实现了SXT Proof of SQL内部数据类型与Halo2类型系统的双向转换。这种转换能力使得项目可以:
- 利用Halo2的高效证明生成能力
- 保持与现有HyperKZG证明方案的兼容性
- 为未来支持更多证明系统打下基础
类型转换层的加入使得系统架构更加灵活,开发者可以根据具体场景选择最适合的证明后端,而业务逻辑层无需做大量修改。
Jaeger性能监控增强
另一个重要改进是对Jaeger分布式追踪系统的支持优化。Jaeger是Uber开源的端到端分布式追踪系统,常用于监控复杂系统的性能表现。
新版本中,团队专门开发了:
- 独立的Jaeger基准测试二进制工具,方便开发者针对不同场景进行性能测试
- 标准化的Jaeger配置模块,简化了监控系统的部署和配置过程
- 改进的用户体验,使运行性能基准测试更加直观和便捷
这些改进使得开发者能够更轻松地:
- 识别系统性能瓶颈
- 比较不同证明方案的实际性能
- 监控生产环境中的查询验证性能
技术意义与应用前景
v0.86.1版本的这些改进虽然看似是基础设施的增强,但实际上为项目的长期发展奠定了重要基础:
-
多证明系统支持:通过Halo2类型转换,项目向支持多种证明系统的方向迈出了重要一步,未来可以根据不同场景选择最优证明方案。
-
性能优化能力:完善的性能监控体系使得团队能够基于数据驱动进行系统优化,而不是依赖猜测。
-
开发者体验提升:简化的工具链和更友好的接口降低了新开发者的入门门槛,有利于生态建设。
对于实际应用场景,这些改进意味着:
- 企业用户可以更灵活地选择适合自己业务需求的证明方案
- 系统运维团队能够更有效地监控和优化系统性能
- 开发者社区可以更轻松地参与项目贡献和功能扩展
这个版本体现了SXT Proof of SQL项目在保持核心功能稳定的同时,持续优化开发者体验和系统架构灵活性的发展策略。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
303
2.65 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
131
156
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
458
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
610
197
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
230
307
暂无简介
Dart
593
129
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
612
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
48
77
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
360
2.45 K
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
155
206