Recentemente, os avanços tecnológicos da Lagrange no campo do Web3, especialmente em torno dos zk-SNARKs e das quebras em IA verificável, estão a chamar a atenção de muitos. Este projeto não surgiu do nada, mas está a resolver problemas reais que existem em algumas indústrias — como o problema da eficiência do processamento de dados na Blockchain e a dificuldade de confiabilidade nas decisões de IA.
O DeepProve-1 que eles lançaram pode agora ser considerado o primeiro sistema de zkML que pode ser colocado em um ambiente de produção, capaz de realizar a validação criptográfica de inferências completas de LLM. O que isso significa? A IA não é mais uma "caixa preta", suas saídas tornam-se auditáveis e verificáveis. Isso é especialmente crucial para ecossistemas como DeFi, que dependem fortemente de transparência e confiança. Por exemplo, um protocolo de empréstimo pode introduzir IA para avaliação dinâmica de risco, ao mesmo tempo que usa o DeepProve-1 para auto-comprovar que suas decisões não foram adulteradas. Vamos agora falar sobre outra tecnologia central deles, os Dynamic SNARKs. Ela é especialmente boa em lidar com dados on-chain que mudam continuamente, permitindo atualizações incrementais em vez de reprocessamento total. Por exemplo, um projeto DeFi pode usar isso para acompanhar em tempo real as mudanças no valor dos colaterais, sem precisar processar repetidamente todos os registros históricos, o que resulta em um aumento de eficiência muito claro. Na área de cross-chain, a abordagem da Lagrange é também bastante distintiva. Ela não depende de modelos tradicionais como pontes multi-assinatura, mas constrói a segurança com base na criptografia ZK. A validação do estado cross-chain é realizada através de uma rede de prova descentralizada, libertando-se da necessidade de segurança adicional.
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Recentemente, os avanços tecnológicos da Lagrange no campo do Web3, especialmente em torno dos zk-SNARKs e das quebras em IA verificável, estão a chamar a atenção de muitos. Este projeto não surgiu do nada, mas está a resolver problemas reais que existem em algumas indústrias — como o problema da eficiência do processamento de dados na Blockchain e a dificuldade de confiabilidade nas decisões de IA.
O DeepProve-1 que eles lançaram pode agora ser considerado o primeiro sistema de zkML que pode ser colocado em um ambiente de produção, capaz de realizar a validação criptográfica de inferências completas de LLM. O que isso significa? A IA não é mais uma "caixa preta", suas saídas tornam-se auditáveis e verificáveis. Isso é especialmente crucial para ecossistemas como DeFi, que dependem fortemente de transparência e confiança. Por exemplo, um protocolo de empréstimo pode introduzir IA para avaliação dinâmica de risco, ao mesmo tempo que usa o DeepProve-1 para auto-comprovar que suas decisões não foram adulteradas.
Vamos agora falar sobre outra tecnologia central deles, os Dynamic SNARKs. Ela é especialmente boa em lidar com dados on-chain que mudam continuamente, permitindo atualizações incrementais em vez de reprocessamento total. Por exemplo, um projeto DeFi pode usar isso para acompanhar em tempo real as mudanças no valor dos colaterais, sem precisar processar repetidamente todos os registros históricos, o que resulta em um aumento de eficiência muito claro.
Na área de cross-chain, a abordagem da Lagrange é também bastante distintiva. Ela não depende de modelos tradicionais como pontes multi-assinatura, mas constrói a segurança com base na criptografia ZK. A validação do estado cross-chain é realizada através de uma rede de prova descentralizada, libertando-se da necessidade de segurança adicional.