З розвитком технологій Web3 та штучного інтелекту, їхнє злиття стало фокусом уваги в галузі. У цій тенденції Lagrange інноваційно поєднує нульові знання з глибиною AI, відкриваючи нові парадигми для надійних обчислень. Цей прорив у розвитку проявляється в трьох основних аспектах:
По-перше, Lagrange суттєво покращив перевірність AI-інференції. Традиційні AI-моделі часто критикуються за "чорну скриньку", що ускладнює підтвердження істинності та надійності їхніх виходів. Lagrange майстерно використовує ZK-копроцесори, щоб перенести процес навчання та інференції AI на офлайн, а потім подає результати для перевірки в онлайні за допомогою доказів нульового знання. Це нововведення не лише значно зменшує обчислювальне навантаження в онлайні, але, що ще важливіше, надає кожному виходу AI можливість перевірки та довіри. Ця характеристика особливо важлива для таких сфер, як охорона здоров'я, де вимоги до точності та відповідності є надзвичайно високими.
По-перше, Lagrange підвищує ефективність обчислень, забезпечуючи при цьому конфіденційність. Використовуючи структуру Reckle Trees, Lagrange може розділити складні AI-завдання на кілька підзавдань, які обробляються паралельно розподіленими вузлами, що значно підвищує швидкість обробки. Водночас механізм нульових знань забезпечує конфіденційність даних під час їх передачі та використання. Це дозволяє AI-системам безпечно отримувати доступ до різних ресурсів в мережі, таких як активи, ідентичність та інформація про транзакції, не розкриваючи початкову інформацію користувача, надаючи моделі більш багаті та всебічні вхідні дані.
Нарешті, Lagrange реалізував довірчу міжланцюгову взаємодію. Його технологічна архітектура природно підтримує багатоланцюгове розгортання, здатна здійснювати міжланцюгову перевірку стану між основними блокчейнами (такими як Ethereum та Solana). Це означає, що системи ШІ можуть гнучко посилатися на реальні дані з різних блокчейнів, такі як котирування з оркулів або стан ліквідності міжланцюгових активів. Ця міжланцюгова взаємодія відкриває більш широкі можливості для застосування ШІ, сподіваючись сприяти народженню більш інноваційних послуг Web3.
Інновації Lagrange змінюють майбутнє інтеграції Web3 та AI. Підвищуючи перевірність, захищаючи конфіденційність, покращуючи продуктивність і реалізуючи крос-ланцюгову взаємодію, Lagrange прокладає шлях до створення більш надійної, ефективної та різноманітної екосистеми Web3. З розвитком і впровадженням цих технологій у нас є підстави очікувати більше захоплюючих інтеграційних сценаріїв Web3 та AI.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
21 лайків
Нагородити
21
9
Поділіться
Прокоментувати
0/400
TheMemefather
· 07-29 15:41
Нарешті є проєкт, який зрозуміли.
Переглянути оригіналвідповісти на0
BakedCatFanboy
· 07-28 20:32
Одразу видно, що це обман для дурнів.
Переглянути оригіналвідповісти на0
liquidation_watcher
· 07-28 16:00
打完就要 До місяця了
Переглянути оригіналвідповісти на0
token_therapist
· 07-28 10:50
дивовижний lagrange нарешті є прогрес
Переглянути оригіналвідповісти на0
HashBandit
· 07-28 10:49
meh... нарешті хтось взявся за кошмари комісій за газ. шкода, що у мене цього не було в моїх днях видобутку, коли я витратив 2 eth на невдалі txs
З розвитком технологій Web3 та штучного інтелекту, їхнє злиття стало фокусом уваги в галузі. У цій тенденції Lagrange інноваційно поєднує нульові знання з глибиною AI, відкриваючи нові парадигми для надійних обчислень. Цей прорив у розвитку проявляється в трьох основних аспектах:
По-перше, Lagrange суттєво покращив перевірність AI-інференції. Традиційні AI-моделі часто критикуються за "чорну скриньку", що ускладнює підтвердження істинності та надійності їхніх виходів. Lagrange майстерно використовує ZK-копроцесори, щоб перенести процес навчання та інференції AI на офлайн, а потім подає результати для перевірки в онлайні за допомогою доказів нульового знання. Це нововведення не лише значно зменшує обчислювальне навантаження в онлайні, але, що ще важливіше, надає кожному виходу AI можливість перевірки та довіри. Ця характеристика особливо важлива для таких сфер, як охорона здоров'я, де вимоги до точності та відповідності є надзвичайно високими.
По-перше, Lagrange підвищує ефективність обчислень, забезпечуючи при цьому конфіденційність. Використовуючи структуру Reckle Trees, Lagrange може розділити складні AI-завдання на кілька підзавдань, які обробляються паралельно розподіленими вузлами, що значно підвищує швидкість обробки. Водночас механізм нульових знань забезпечує конфіденційність даних під час їх передачі та використання. Це дозволяє AI-системам безпечно отримувати доступ до різних ресурсів в мережі, таких як активи, ідентичність та інформація про транзакції, не розкриваючи початкову інформацію користувача, надаючи моделі більш багаті та всебічні вхідні дані.
Нарешті, Lagrange реалізував довірчу міжланцюгову взаємодію. Його технологічна архітектура природно підтримує багатоланцюгове розгортання, здатна здійснювати міжланцюгову перевірку стану між основними блокчейнами (такими як Ethereum та Solana). Це означає, що системи ШІ можуть гнучко посилатися на реальні дані з різних блокчейнів, такі як котирування з оркулів або стан ліквідності міжланцюгових активів. Ця міжланцюгова взаємодія відкриває більш широкі можливості для застосування ШІ, сподіваючись сприяти народженню більш інноваційних послуг Web3.
Інновації Lagrange змінюють майбутнє інтеграції Web3 та AI. Підвищуючи перевірність, захищаючи конфіденційність, покращуючи продуктивність і реалізуючи крос-ланцюгову взаємодію, Lagrange прокладає шлях до створення більш надійної, ефективної та різноманітної екосистеми Web3. З розвитком і впровадженням цих технологій у нас є підстави очікувати більше захоплюючих інтеграційних сценаріїв Web3 та AI.