مع التطور المستمر لتقنيات Web3 والذكاء الاصطناعي، أصبحت融合هما محور اهتمام الصناعة. في هذا الاتجاه، تقوم Lagrange بفتح نماذج جديدة للحوسبة الموثوقة من خلال دمج إثباتات المعرفة الصفرية مع الذكاء الاصطناعي بطرق مبتكرة. تتركز هذه التقدمات الرائدة بشكل رئيسي في ثلاثة جوانب:
أولاً، حسّنت Lagrange بشكل ملحوظ قابلية التحقق من استدلال الذكاء الاصطناعي. غالباً ما يتم انتقاد نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية باعتبارها "عمليات صندوق أسود"، مما يجعل من الصعب التحقق من صحة وموثوقية مخرجاتها. استخدمت Lagrange بمهارة المعالج المساعد ZK، حيث نقلت عملية تدريب واستدلال الذكاء الاصطناعي إلى خارج السلسلة، ثم قدمت النتائج إلى السلسلة للتحقق منها بطريقة إثبات المعرفة الصفرية. هذه الابتكارات لا تخفف فقط من الضغط الحسابي على السلسلة، بل الأهم من ذلك، أنها تمنح كل مخرج للذكاء الاصطناعي قابلية التدقيق ومصداقية. هذه الميزة مهمة بشكل خاص في المجالات مثل الرعاية الصحية، حيث تتطلب الدقة والامتثال بشكل كبير.
ثانياً، زاد لاغرانج من كفاءة الحساب مع ضمان الخصوصية. من خلال اعتماد بنية أشجار ركل، تمكن لاغرانج من تقسيم المهام المعقدة للذكاء الاصطناعي إلى مهام فرعية متعددة، ومعالجتها بشكل متوازي بواسطة العقد الموزعة، مما يعزز بشكل كبير من سرعة المعالجة. في الوقت نفسه، تضمن آلية إثبات المعرفة الصفرية أمان الخصوصية للبيانات أثناء نقلها واستخدامها. وهذا يمكّن نظام الذكاء الاصطناعي من الوصول بشكل آمن إلى موارد متنوعة على السلسلة، مثل الأصول والهويات ومعلومات المعاملات، دون تسريب المعلومات الأصلية للمستخدم، مما يوفر بيانات إدخال أكثر ثراءً وشمولاً للنموذج.
أخيرًا، حقق Lagrange التشغيل البيني الموثوق عبر السلاسل. إن هيكلها التكنولوجي يدعم بشكل طبيعي نشر السلاسل المتعددة، مما يتيح التحقق من حالة السلسلة عبر السلاسل الرئيسية (مثل Ethereum وSolana). وهذا يعني أن نظام الذكاء الاصطناعي يمكنه بشكل مرن الاستفادة من موارد البيانات في الوقت الفعلي من سلاسل مختلفة، مثل أسعار أوامر الوكالة أو حالة تدفق الأصول عبر السلاسل. هذه التشغيل البيني عبر السلاسل يفتح مساحة تطبيق واسعة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، ومن المتوقع أن يدفع نحو ولادة المزيد من خدمات Web3 المبتكرة.
ابتكارات Lagrange هذه تعيد تشكيل مستقبل دمج Web3 و AI. من خلال تعزيز القابلية للتحقق، وحماية الخصوصية، وزيادة الأداء، وتحقيق التوافق عبر السلاسل، تمهد Lagrange الطريق لبناء نظام بيئي Web3 أكثر موثوقية وكفاءة وتنوعًا. مع استمرار تطور هذه التقنيات وتطبيقها، لدينا ما يبرر التوقع لرؤية المزيد من سيناريوهات التطبيقات المثيرة لدمج Web3 و AI.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 21
أعجبني
21
9
مشاركة
تعليق
0/400
TheMemefather
· 07-29 15:41
أخيرًا تم فهم المشروع بشكل صحيح
شاهد النسخة الأصليةرد0
BakedCatFanboy
· 07-28 20:32
يُستغل بغباء.
شاهد النسخة الأصليةرد0
liquidation_watcher
· 07-28 16:00
打完就要 للقمر了
شاهد النسخة الأصليةرد0
token_therapist
· 07-28 10:50
رائع lagrange finalmente حقق تقدمًا
شاهد النسخة الأصليةرد0
HashBandit
· 07-28 10:49
مه... أخيرًا شخص ما يتعامل مع كابوس رسوم الغاز. أتمنى لو كان لدي هذا في أيام التعدين عندما أنفقت 2 إيث على المعاملات الفاشلة.
مع التطور المستمر لتقنيات Web3 والذكاء الاصطناعي، أصبحت融合هما محور اهتمام الصناعة. في هذا الاتجاه، تقوم Lagrange بفتح نماذج جديدة للحوسبة الموثوقة من خلال دمج إثباتات المعرفة الصفرية مع الذكاء الاصطناعي بطرق مبتكرة. تتركز هذه التقدمات الرائدة بشكل رئيسي في ثلاثة جوانب:
أولاً، حسّنت Lagrange بشكل ملحوظ قابلية التحقق من استدلال الذكاء الاصطناعي. غالباً ما يتم انتقاد نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية باعتبارها "عمليات صندوق أسود"، مما يجعل من الصعب التحقق من صحة وموثوقية مخرجاتها. استخدمت Lagrange بمهارة المعالج المساعد ZK، حيث نقلت عملية تدريب واستدلال الذكاء الاصطناعي إلى خارج السلسلة، ثم قدمت النتائج إلى السلسلة للتحقق منها بطريقة إثبات المعرفة الصفرية. هذه الابتكارات لا تخفف فقط من الضغط الحسابي على السلسلة، بل الأهم من ذلك، أنها تمنح كل مخرج للذكاء الاصطناعي قابلية التدقيق ومصداقية. هذه الميزة مهمة بشكل خاص في المجالات مثل الرعاية الصحية، حيث تتطلب الدقة والامتثال بشكل كبير.
ثانياً، زاد لاغرانج من كفاءة الحساب مع ضمان الخصوصية. من خلال اعتماد بنية أشجار ركل، تمكن لاغرانج من تقسيم المهام المعقدة للذكاء الاصطناعي إلى مهام فرعية متعددة، ومعالجتها بشكل متوازي بواسطة العقد الموزعة، مما يعزز بشكل كبير من سرعة المعالجة. في الوقت نفسه، تضمن آلية إثبات المعرفة الصفرية أمان الخصوصية للبيانات أثناء نقلها واستخدامها. وهذا يمكّن نظام الذكاء الاصطناعي من الوصول بشكل آمن إلى موارد متنوعة على السلسلة، مثل الأصول والهويات ومعلومات المعاملات، دون تسريب المعلومات الأصلية للمستخدم، مما يوفر بيانات إدخال أكثر ثراءً وشمولاً للنموذج.
أخيرًا، حقق Lagrange التشغيل البيني الموثوق عبر السلاسل. إن هيكلها التكنولوجي يدعم بشكل طبيعي نشر السلاسل المتعددة، مما يتيح التحقق من حالة السلسلة عبر السلاسل الرئيسية (مثل Ethereum وSolana). وهذا يعني أن نظام الذكاء الاصطناعي يمكنه بشكل مرن الاستفادة من موارد البيانات في الوقت الفعلي من سلاسل مختلفة، مثل أسعار أوامر الوكالة أو حالة تدفق الأصول عبر السلاسل. هذه التشغيل البيني عبر السلاسل يفتح مساحة تطبيق واسعة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، ومن المتوقع أن يدفع نحو ولادة المزيد من خدمات Web3 المبتكرة.
ابتكارات Lagrange هذه تعيد تشكيل مستقبل دمج Web3 و AI. من خلال تعزيز القابلية للتحقق، وحماية الخصوصية، وزيادة الأداء، وتحقيق التوافق عبر السلاسل، تمهد Lagrange الطريق لبناء نظام بيئي Web3 أكثر موثوقية وكفاءة وتنوعًا. مع استمرار تطور هذه التقنيات وتطبيقها، لدينا ما يبرر التوقع لرؤية المزيد من سيناريوهات التطبيقات المثيرة لدمج Web3 و AI.