Lagrange ha estado haciendo avances técnicos recientes en el campo de Web3, especialmente en torno a los zk-SNARKs y los avances en IA verificable, lo que está generando bastante atención. Este proyecto no surge de la nada, sino que está abordando de manera sólida algunos puntos críticos que existen realmente en la industria, como los problemas de eficiencia en el procesamiento de datos en la Cadena de bloques y la cuestión de la credibilidad en la toma de decisiones de IA.
El DeepProve-1 que han lanzado, ahora se puede considerar como el primer sistema de zkML que puede ser implementado en un entorno de producción, capaz de realizar verificaciones criptográficas en inferencias LLM completas. ¿Qué significa esto? La IA ya no es una "caja negra", su salida se vuelve auditable y verificable. Esto es especialmente crucial para ecosistemas como DeFi, que dependen en gran medida de la transparencia y la confianza. Por ejemplo, un protocolo de préstamos puede incorporar IA para evaluaciones de riesgo dinámicas, al mismo tiempo que utiliza DeepProve-1 para demostrar que sus decisiones no han sido alteradas. Ahora veamos su otra tecnología central, Dynamic SNARKs. Es especialmente buena para manejar datos en cadena que cambian continuamente, logrando actualizaciones incrementales en lugar de un recalculo total. Por ejemplo, un proyecto DeFi puede utilizar esto para rastrear en tiempo real las fluctuaciones en el valor de los colaterales, sin tener que procesar repetidamente todos los registros históricos, lo que mejora notablemente la eficiencia. En cuanto a las cadenas cruzadas, el enfoque de Lagrange también es muy distintivo. No se basa en modos tradicionales como puentes de múltiples firmas, sino que construye la seguridad sobre la base de la criptografía ZK. La verificación del estado de la cadena cruzada se realiza a través de una red de pruebas descentralizada, liberándose así de la necesidad de confianza adicional.
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Lagrange ha estado haciendo avances técnicos recientes en el campo de Web3, especialmente en torno a los zk-SNARKs y los avances en IA verificable, lo que está generando bastante atención. Este proyecto no surge de la nada, sino que está abordando de manera sólida algunos puntos críticos que existen realmente en la industria, como los problemas de eficiencia en el procesamiento de datos en la Cadena de bloques y la cuestión de la credibilidad en la toma de decisiones de IA.
El DeepProve-1 que han lanzado, ahora se puede considerar como el primer sistema de zkML que puede ser implementado en un entorno de producción, capaz de realizar verificaciones criptográficas en inferencias LLM completas. ¿Qué significa esto? La IA ya no es una "caja negra", su salida se vuelve auditable y verificable. Esto es especialmente crucial para ecosistemas como DeFi, que dependen en gran medida de la transparencia y la confianza. Por ejemplo, un protocolo de préstamos puede incorporar IA para evaluaciones de riesgo dinámicas, al mismo tiempo que utiliza DeepProve-1 para demostrar que sus decisiones no han sido alteradas.
Ahora veamos su otra tecnología central, Dynamic SNARKs. Es especialmente buena para manejar datos en cadena que cambian continuamente, logrando actualizaciones incrementales en lugar de un recalculo total. Por ejemplo, un proyecto DeFi puede utilizar esto para rastrear en tiempo real las fluctuaciones en el valor de los colaterales, sin tener que procesar repetidamente todos los registros históricos, lo que mejora notablemente la eficiencia.
En cuanto a las cadenas cruzadas, el enfoque de Lagrange también es muy distintivo. No se basa en modos tradicionales como puentes de múltiples firmas, sino que construye la seguridad sobre la base de la criptografía ZK. La verificación del estado de la cadena cruzada se realiza a través de una red de pruebas descentralizada, liberándose así de la necesidad de confianza adicional.