zkML证明的计算开销已成为扩展零知识机器学习解决方案的关键考虑因素。当前的实现通常消耗过多的计算资源，成为实际部署的瓶颈。

一种新兴的方法正在获得关注：选择性证明目标。新一代优化策略不再为整个计算图生成证明，而是智能地识别并仅关注最关键的计算部分。这种以精确为导向的方法大大减少了处理负担，同时保持了密码学安全保障。

这些创新可能会重塑开发者在区块链系统中集成zkML的方式，使零知识证明在资源有限的环境中变得更加实用。