zkML học máy không biết đã phải đối mặt với một thách thức quan trọng trong ứng dụng: dữ liệu đầu vào thường dẫn đến quy mô chứng minh bị phình ra đáng kể, điều này trực tiếp ảnh hưởng đến hiệu suất và khả năng mở rộng của hệ thống. Một số dự án đã tìm ra giải pháp bằng cách tối ưu hóa quy trình tạo witness - thực hiện tiền xử lý thông minh trước khi tạo chứng minh, hiệu quả giảm thiểu dữ liệu dư thừa, từ đó nén kích thước chứng minh cuối cùng một cách đáng kể. Cách tiếp cận này có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao hiệu suất của chứng minh không biết trong các ứng dụng thực tế, đặc biệt là trong các tình huống nhạy cảm với chi phí trên chuỗi.