لاجرانج: رائدة في الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق وبيانات عبر السلاسل مع بنية تحتية ZK

تتعمق المقابلة الحصرية مع Gate في بنية Lagrange الرائدة التي تعتمد على المعرفة الصفرية (ZK)، المصممة لإحداث ثورة في Web3 من خلال إثباتات قابلة للتحقق عبر الذكاء الاصطناعي وDeFi والبيانات عبر السلاسل. مع إطلاق رمز LA الخاص بهم مؤخرًا ودعمه بجولة تمويل كبيرة بلغت 17.2 مليون دولار، أصبحت Lagrange في وضع يمكنها من تحويل التحقق التشفيري وتأسيس نفسها كركيزة للتحقق من الذكاء الاصطناعي من خلال شبكة ZK Prover المبتكرة، وZK Coprocessor، ونظام DeepProve zkML.

في هذا الحوار الشامل، يوضح فريق لاغرانج كيف أن الطلب على الإثبات يدفع اقتصاديات الرموز، وأهمية التكاملات الواقعية للمستخدمين، واستراتيجيتهم للارتقاء بتقنية ZK من فضول إلى مكون لا غنى عنه في Web3.

رؤية لاغرانج والبنية التحتية

تتمحور مهمة Lagrange حول بناء الأساس التشفيري للذكاء الاصطناعي القابل للتحقق. يركز الفريق على أهمية إثبات كل قرار للذكاء الاصطناعي من خلال التحقق التشفيري، مما يضمن الشفافية والمساءلة في أنظمة الذكاء الاصطناعي وعمليات DeFi وإدارة البيانات عبر السلاسل.

تتميز شبكة Lagrange Prover بتحسينها لاستنتاجات الذكاء الاصطناعي خارج السلسلة، واستعلامات SQL، والتحقق المعقد من حالة عبر السلاسل - وهي قدرات كانت غير ممكنة سابقًا مع البنية التحتية الحالية. تتيح "طبقة الإثبات اللانهائية" هذه التحقق من استنتاجات الذكاء الاصطناعي، والاتصالات الكبيرة في SQL، والحالة التاريخية عبر السلاسل، مما يخدم كل من تطبيقات الذكاء الاصطناعي الناشئة والبدائيات الأساسية للعملات المشفرة.

شبكة ZK Prover والاقتصاد الرمزي

تعمل شبكة موفر ZK اللامركزية الخاصة بـ Lagrange على EigenLayer، مع موفري خدمات منتشرون عالميًا ملتزمون بإنتاج والتحقق من إثباتات ZK. تلعب عملة LA دورًا حاسمًا في هذا النظام البيئي، حيث سيتمكن حاملوها قريبًا من تفويض الخدمات إلى أفضل العقد أداءً، مما يتماشى مع الحوافز بين طلب الإثبات، والإنتاج، ومكافآت المشغلين.

نموذج الاقتصاد لرمز LA مصمم لربط طلب الإثبات مع طلب الرمز. يتم توزيع رسوم توليد الإثبات، المدفوعة بـ LA أو رموز أخرى ( المحولة إلى LA )، على مشغلي العقد والمندوبين. نظام DARA ( توزيع الموارد الديناميكي التكيفي ) المبتكر يطابق طلبات الإثبات مع المشغلين المناسبين، مما يضمن الكفاءة واللامركزية.

DeepProve و AI القابل للتحقق

في جوهر عروض لاجرانج يوجد DeepProve، وهو نظام يمكّن العقود الذكية من التحقق من استنتاجات الذكاء الاصطناعي دون كشف بيانات الإدخال. هذه التكنولوجيا حيوية لضمان موثوقية وشفافية أنظمة الذكاء الاصطناعي في القطاعات الحيوية مثل المالية والرعاية الصحية والدفاع.

تقوم DeepProve بتوليد إثباتات عدم المعرفة لاستنتاجات التعلم الآلي، مما يحافظ على الخصوصية مع ضمان الصحة. تعتبر هذه البنية التحتية ضرورية لجعل الذكاء الاصطناعي قابلاً للتحقق منه من حيث التصميم، وهو أمر ضروري مع تزايد دور الذكاء الاصطناعي في إدارة الوصول إلى الخدمات والموارد الأساسية.

التطبيقات والشراكات في العالم الحقيقي

تتجاوز بنية Lagrange's ZK الذكاء الاصطناعي، مع تطبيقات في DeFi و عبر السلاسل. مثال بارز هو تطوير مصادر أسعار قابلة للتحقق عبر السلاسل لبروتوكولات الخيارات اللامركزية، مما يعزز إمكانية تدقيق عمليات DeFi.

توسع الشراكات مع بروتوكولات مثل 0G Labs و Matter Labs من نطاق Lagrange عبر أنظمة بيئية متعددة. تعتبر هذه التعاونات ضرورية في دمج تقنية zkML و ZK Coprocessor في العديد من حزم rollup، مما يسهل التحقق عبر السلاسل من مخرجات الذكاء الاصطناعي وحالات البيانات.

المعالم المستقبلية والرؤية

بالنظر إلى المستقبل، حدد لاغرانج عدة معالم رئيسية، بما في ذلك توسيع قدرات إثبات DeepProve لدعم نماذج LLM الرائدة، إدخال أنواع جديدة من الإثبات، شراكات تسريع الأجهزة، وإصدار أدوات المطورين وSDKs.

بحلول عام 2030، تتصور Lagrange عالماً حيث تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل روتيني بإنشاء إيصالات تشفيرية - إثباتات ZK لأفعالها وعملياتها. يهدف هذا التحول الجذري إلى خلق مشهد من الذكاء الآمن والقابل للتجميع والقابل للتحقق عبر الويب اللامركزي، مما يغير بشكل جذري كيفية تفاعلنا مع أنظمة الذكاء الاصطناعي وثقتنا بها.

في الختام، يمثل مشروع لاغرانج الطموح قفزة كبيرة إلى الأمام في مجال الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق وإدارة البيانات عبر السلاسل. مع استمرار الفريق في تطوير وتحسين تقنيتهم، يبقى الأثر المحتمل على مستقبل Web3 ومساءلة الذكاء الاصطناعي سردًا مثيرًا للمتابعة.