Недавние технические достижения Lagrange в области Web3, особенно в отношении zk-SNARKs и прорывов в области проверяемого ИИ, привлекают немало внимания. Этот проект не возник на пустом месте, а действительно решает некоторые реальные проблемы в отрасли — например, проблему эффективности обработки данных в Блокчейн и проблему надежности решений ИИ.
Запущенный ими DeepProve-1 в настоящее время можно считать первой продуктивной системой zkML, способной выполнять криптографическую проверку полного вывода LLM. Что это означает? ИИ больше не является "черным ящиком"; его вывод становится подлежащим аудиту и проверке. Это особенно критично для таких экосистем, как DeFi, которые сильно зависят от прозрачности и доверия. Например, кредитный протокол может внедрить ИИ для динамической оценки рисков, одновременно используя DeepProve-1 для самоподтверждения того, что его решения не были изменены. Теперь давайте посмотрим на их другую ключевую технологию Dynamic SNARKs. Она особенно хорошо справляется с обработкой постоянно изменяющихся данных на Блокчейне, реализуя инкрементальные обновления вместо полной переработки. Например, проект DeFi может использовать это для实时 отслеживания изменений стоимости залога, не обрабатывая повторно все исторические записи, что значительно повышает эффективность. В области кросс-чейн Lagrange также имеет свои особенности. Он не полагается на традиционные модели, такие как многоподписи, а строит безопасность на основе ZK-криптографии. Верификация состояния кросс-чейн осуществляется через децентрализованную сеть доказательств, что освобождает от необходимости в дополнительном доверии.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Недавние технические достижения Lagrange в области Web3, особенно в отношении zk-SNARKs и прорывов в области проверяемого ИИ, привлекают немало внимания. Этот проект не возник на пустом месте, а действительно решает некоторые реальные проблемы в отрасли — например, проблему эффективности обработки данных в Блокчейн и проблему надежности решений ИИ.
Запущенный ими DeepProve-1 в настоящее время можно считать первой продуктивной системой zkML, способной выполнять криптографическую проверку полного вывода LLM. Что это означает? ИИ больше не является "черным ящиком"; его вывод становится подлежащим аудиту и проверке. Это особенно критично для таких экосистем, как DeFi, которые сильно зависят от прозрачности и доверия. Например, кредитный протокол может внедрить ИИ для динамической оценки рисков, одновременно используя DeepProve-1 для самоподтверждения того, что его решения не были изменены.
Теперь давайте посмотрим на их другую ключевую технологию Dynamic SNARKs. Она особенно хорошо справляется с обработкой постоянно изменяющихся данных на Блокчейне, реализуя инкрементальные обновления вместо полной переработки. Например, проект DeFi может использовать это для实时 отслеживания изменений стоимости залога, не обрабатывая повторно все исторические записи, что значительно повышает эффективность.
В области кросс-чейн Lagrange также имеет свои особенности. Он не полагается на традиционные модели, такие как многоподписи, а строит безопасность на основе ZK-криптографии. Верификация состояния кросс-чейн осуществляется через децентрализованную сеть доказательств, что освобождает от необходимости в дополнительном доверии.