pequin 的项目扩展与二次开发
项目的基础介绍
Pequin 是一个面向可验证计算的开源工具链,它支持使用 C 语言的一个较大子集来执行程序。Pequin 的目的是让一个证明者能够使验证者相信其按照程序执行了给定的计算,而无需验证者手动检查每一步的证明。这个工具链是 Pepper 项目的研究成果之一,由 NYU 和 UT Austin 的研究人员开发。
项目的核心功能
Pequin 的核心功能是将 C 语言程序转换成一组算术约束,如果这些约束是可满足的,那么输出的结果与原始程序产生的结果一致。证明者通过一个概率性证明协议(zk-SNARK,即零知识简洁非交互式证明)来说服验证者这些约束是可满足的。如果约束不可满足,验证者几乎不可能被欺骗。
项目使用了哪些框架或库?
Pequin 使用了 SCIPR Lab 的 libsnark 库,这是一个针对 zk-SNARK 的优化实现,基于 Pinocchio 项目,后者是对 GGPR 的改进和实现。此外,Pequin 还依赖于 Clang/LLVM 编译器基础设施,以及其他第三方库来实现其功能。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录包括以下几个主要部分:
compiler:包含编译器相关代码,包括 C 语言到 C 语言的编译器(Buffet)。docker:包含用于构建 Docker 镜像的脚本,以便在容器中运行 Pequin。pepper:包含 Pepper 项目的主要代码,Pequin 是基于此构建的。thirdparty:包含第三方依赖的代码。install_*脚本:提供在不同 Linux 发行版上安装依赖的脚本。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
-
集成其他后端:Pequin 目前的后端是 zk-SNARK,但可以尝试集成其他类型的证明系统,如 STARKs 或其他非交互式证明系统,以提供更多的选择和灵活性。
-
改善文档和可用性:虽然 Pequin 项目的文档已经相当完善,但总有改进的空间。可以增加更多的用户指南、教程和最佳实践。
-
优化性能:对现有代码进行性能分析和优化,提高计算效率,降低资源消耗。
-
增加语言支持:除了 C 语言之外,可以考虑支持其他编程语言,使 Pequin 的应用范围更广。
-
开发交互界面:开发一个图形用户界面(GUI),使得非技术用户也能够使用 Pequin 进行可验证计算。
-
构建应用案例:开发一些具体的用例,如智能合约验证、云计算任务验证等,以展示 Pequin 的实际应用价值。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00