本頁僅供工作坊「登記／預留名額」，不含展會入場資格
名額有限，額滿為止。現場如有空位，開放排隊候補入場，恕不保證名額
溫馨提醒：參加者務必持有官方展會付費票券才可入場參與工作坊
官方台灣未來祭票購買連結：https://www.accupass.com/event/2604280655011857670951
【課程簡介】
本工作坊將展示一套完整的零知識證明（ZK）與 AI 整合流程，全程僅需一顆 AMD Ryzen AI MAX+ 395 APU 即可運行。透過此晶片整合 CPU、iGPU、NPU 與 94GB 統一記憶體的架構，學員將了解如何將加密運算與生成式任務分派至最適合的運算引擎，並在無獨立 GPU 的情況下，實作出真正的 zkML 證明。
【你將帶走】
- 掌握可驗證 AI 架構：清楚理解 ZK 證明與 AI 工作流程如何在現代統一硬體架構中高效分工。
- 打通鏈上鏈下界線：學會將 LLM 推論、資料檢索等重運算任務進行鏈下處理，並安全地在鏈上完成驗證。
- 體驗真實部署場景：親眼見證完整的「可驗證 RAG」流程，打造結合 AI 能力與 Web3 資料治理的去中心化應用。
【課程大綱】
- 課程等級：🟡 中階（Intermediate）
- 語言：中文
Part 1：硬體架構與可驗證 AI 基礎
統一運算資源映射：概覽 ZK 工作流程如何在異質運算單元與統一記憶體間動態分配。
可驗證推論步驟：展示將 AI 模型編譯為 ZK 電路並優化工作負載分配的概念流程。
互動驗證實作：引導學員在簡化的本地環境中實際驗證一組 ZK 證明。
Part 2：串接 Web3 與鏈下運算
以 zkVM 擴展運算規模：探討現代虛擬機如何實現安全且可驗證的鏈下運算。
優化鏈上驗證：討論如何有效銜接鏈下執行證明與鏈上智能合約驗證。
硬體加速生態導覽：評估現有硬體加速函式庫在加密工作流程中的優勢與限制。
Part 3：端到端可驗證 RAG 與應用場景
可驗證 RAG 架構：拆解結合可驗證資料檢索與本地執行語言模型的完整流程。
本地 LLM 執行：運用先進記憶體架構，在整合式硬體上高效運行語言模型。
真實世界 AI × Web3 整合：探討結合去中心化執行與可驗證 AI 的潛在架構與企業應用案例。
Q&A 與交流
硬體優化討論：開放討論零知識證明生成與 AI 工作負載的效能策略。
可驗證系統的未來：探討鏈下資料治理、Web3 運算與可擴展智能的演進方向。
合作交流機會：與建構者及研究人員交流，探索 AI 與去中心化架構的整合可能。
【適合誰參加？／What to Bring】
適合對象
- AI 與 Web3 開發者：希望將 LLM 整合進去中心化、無需信任環境的軟體與區塊鏈工程師
- 系統架構師與研究人員：對鏈下運算、零知識證明（ZKP）及統一硬體架構優化有興趣的專業人士與學術研究者
- 技術愛好者與創新者：對 AI 治理、可驗證運算及 AI 與區塊鏈技術融合趨勢感興趣者（無需 ZK 或硬體背景）
建議攜帶
- 硬體：一般筆記型電腦（Windows、Mac 或 Linux 皆可），無需獨立 GPU
- 背景知識：具備基礎 AI 概念即可，無需事先具備 ZK 證明、Web3 開發或 AMD 硬體架構經驗
【講者介紹】
Jason YY Lin 林穎彥 為 AMD 軟體工程師，專注於遞迴自我改進代理人（recursive self-improvement agents）優化、生物資訊學、Gaussian Splatting 及 AMD ROCm 上的零知識證明。其個人研發方向聚焦於架構特定領域與多代理人 LLM 評估框架、運用 ZKP 實現鏈下資料治理的可驗證 AI，以及高通量基因體建模。
【FUTUREMODE 介紹】
FUTUREMODE 台灣未來祭是亞洲指標性的 AI、Web3 與新興科技盛會，源自 Taipei Blockchain Week，現已發展為跨領域的國際科技嘉年華。活動將於 2026 年 9 月 4–6 日於台北花博爭豔館舉行，預計吸引 6,000+ 位參與者、150+ 位講者、50+ 場論壇、30+ 場工作坊，以及超過 80 場城市活動。
FUTUREMODE 匯聚全球創業者、投資人、開發者、創作者與企業領袖，打造連結亞洲與世界的交流平台。我們致力於培育下一代科技人才，預計集結 500+ 位開發者，並透過實作工作坊、主題論壇與社群活動，讓更多人真正參與並打造未來科技。
【活動資訊】
日期：2026 年 9 月 4–6 日
地點：台北花博公園圓山園區 爭豔館
官網：https://www.futuremode.xyz/
