Ця стаття розглядає, як компілятор zkPyTorch, запущений Polyhedra Network, інтегрує основну AI платформу PyTorch з технологією zk-SNARKs, знижуючи поріг розвитку для ZKML і досягаючи надійної перевірки та захисту конфіденційності в процесі машинного навчання. У ній розглядаються три основні модулі (передобробка, квантизація, оптимізація схем), ключові технології (DAG, таблиці пошуку, FFT згортування), стратегії оптимізації схем багатьох рівнів і демонструються досягнення в продуктивності та точності zkPyTorch на основі емпіричних даних з VGG-16 і Llama-3.