Nexus ZKVM项目中Keccak示例证明失败问题分析
2025-07-01 11:34:39作者:尤峻淳Whitney
在Nexus ZKVM项目的开发过程中,开发者遇到了一个关于Keccak哈希算法示例程序无法完成证明的问题。这个问题揭示了零知识证明系统在实际应用中的一些技术挑战。
问题现象
开发者在使用Nexus ZKVM运行Keccak示例程序时,程序能够成功执行并显示执行了577,470条指令。然而,当尝试使用cargo nexus prove命令生成证明时,系统报错"invalid instruction 48 at 14628174101512105900",导致证明过程失败。
技术背景
Keccak算法是SHA-3标准的基础哈希函数,在零知识证明系统中实现这类复杂算法需要特别注意:
- 指令集兼容性:ZKVM需要对所有执行指令进行有效编码
- 执行环境一致性:调试模式和发布模式可能存在差异
- 证明系统约束:某些操作可能超出当前证明系统的表达能力
问题分析
通过开发者交流,我们注意到几个关键点:
-
指令计数差异:不同环境下显示的指令数量不一致,可能源于:
- Rust编译器版本差异(报告使用1.74.0)
- 构建模式不同(debug/release)
- 系统环境配置差异
-
错误类型分析:
- "invalid instruction"错误通常表明证明系统无法识别或处理某条指令
- 特定指令(48)在特定位置失败,可能指向:
- 内存访问越界
- 非法操作码
- 系统约束违反
-
版本兼容性:
- 使用的Nexus ZKVM版本为0.1.0
- 早期版本可能存在已知限制
解决方案与后续发展
项目核心开发者最终通过Nexus 3.0机器的代码重构解决了这个问题。这次重构:
- 重新设计了指令处理逻辑
- 优化了证明系统约束
- 提高了系统整体稳定性
经验总结
这个案例为ZKVM开发者提供了宝贵经验:
- 版本一致性:确保开发、测试和证明环境使用相同配置
- 构建模式选择:发布模式通常更稳定可靠
- 错误诊断:指令级错误需要结合执行轨迹分析
- 系统演进:持续优化的必要性
对于ZKVM开发者而言,理解底层证明系统的约束条件至关重要,特别是在实现复杂密码学原语时。这类问题的解决往往需要深入系统内部机制,而非简单的API调整。
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。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
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
211
暂无简介
Dart
632
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
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
1.03 K
481
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
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++
649
271
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
297
111
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
212