💥 Gate广场活动: #FST创作大赛# 💥
在 Gate广场 发布 CandyDrop 第71期:CandyDrop x FreeStyle Classic Token (FST) 相关原创内容,即有机会瓜分 3,000 FST 奖励!
📅 活动时间:2025年8月27日 – 9月2日
📌 参与方式:
发布原创内容,主题需与 FST 或 CandyDrop 活动相关
内容不少于 80 字
帖子添加话题: #FST创作大赛#
附上 CandyDrop 参与截图
🏆 奖励设置:
一等奖(1名):1,000 FST
二等奖(3名):500 FST/人
三等奖(5名):200 FST/人
📄 注意事项:
内容必须原创,禁止抄袭或刷量
获奖者需完成 Gate 广场身份认证
活动最终解释权归 Gate 所有
活动详情链接: https://www.gate.com/announcements/article/46757
Lagrange 最近在 Web3 领域的技术推进,尤其是围绕零知识证明(ZKP)和可验证 AI 的突破,正在引起不少关注。这个项目不是凭空而来,而是扎扎实实在解决一些行业里真实存在的痛点——比如区块链的数据处理效率问题,以及 AI 决策的可信性难题。
他们推出的 DeepProve-1,目前已经可以视作首个能投入生产环境的 zkML 系统,能对完整的 LLM 推理做加密验证。这意味着什么?AI 不再是“黑箱”,它的输出变得可审计、可验证。这对 DeFi 这类强依赖透明和信任的生态尤其关键。比如,一个借贷协议可以引入 AI 做动态风险评估,同时借助 DeepProve-1 自证其决策未被篡改。
再来看他们另一项核心技术 Dynamic SNARKs。它特别擅长处理持续变化的链上数据,实现增量更新而非全量重算。举个例子,一个 DeFi 项目可以借此实时追踪抵押物的价值变动,而不必反复处理全部历史记录,效率提升非常明显。
跨链方面,Lagrange 的做法也很有特色。它不依赖多签桥这类传统模式,而是把安全性构筑在 ZK 密码学基础上。跨链状态验证通过去中心化的证明网络完成,既摆脱了对额外信