Con el continuo desarrollo de Web3 y la tecnología de inteligencia artificial, la fusión de ambos se ha convertido en el foco de atención de la industria. En esta tendencia, Lagrange está abriendo nuevas paradigmas para la computación confiable mediante la integración innovadora de pruebas de cero conocimiento con la Profundidad de AI. Este avance revolucionario se manifiesta principalmente en tres aspectos:
Primero, Lagrange ha mejorado significativamente la verificabilidad de la inferencia de IA. Los modelos de IA tradicionales a menudo son criticados por ser "cajas negras", difíciles de comprobar en cuanto a la veracidad y fiabilidad de sus resultados. Lagrange utiliza ingeniosamente un coprocesador ZK para trasladar el proceso de entrenamiento e inferencia de IA a una ejecución fuera de la cadena, y luego presenta los resultados en la cadena para su verificación a través de pruebas de conocimiento cero. Esta innovación no solo alivia enormemente la presión computacional en la cadena, sino que, lo que es más importante, otorga a cada salida de IA auditabilidad y credibilidad. Esta característica es especialmente importante en campos como la medicina, que requieren una precisión y cumplimiento extremadamente altos.
En segundo lugar, Lagrange mejora la eficiencia computacional al garantizar la privacidad. Al adoptar la estructura de Árboles Reckle, Lagrange puede descomponer tareas complejas de IA en múltiples subtareas, que son procesadas en paralelo por nodos descentralizados, lo que mejora significativamente la velocidad de procesamiento. Al mismo tiempo, el mecanismo de prueba de conocimiento cero garantiza la seguridad de la privacidad de los datos durante la transmisión y el uso. Esto permite que el sistema de IA acceda de manera segura a diversos recursos en la cadena, como activos, identidades e información de transacciones, sin revelar la información original del usuario, proporcionando datos de entrada más ricos y completos para el modelo.
Finalmente, Lagrange logró la interoperabilidad confiable entre cadenas. Su arquitectura técnica está diseñada para soportar el despliegue multichain, lo que permite la verificación de estado entre cadenas principales (como Ethereum y Solana). Esto significa que los sistemas de IA pueden referenciar de manera flexible los recursos de datos en tiempo real de diferentes cadenas, como las cotizaciones de oráculos o el estado de flujo de activos entre cadenas. Esta interoperabilidad entre cadenas abre un espacio de aplicación más amplio para las aplicaciones de IA, y se espera que impulse el nacimiento de más servicios innovadores de Web3.
Las innovaciones de Lagrange están remodelando el futuro de la fusión entre Web3 y AI. Al mejorar la verificabilidad, proteger la privacidad, aumentar el rendimiento y lograr la interoperabilidad entre cadenas, Lagrange allana el camino para construir un ecosistema Web3 más confiable, eficiente y diverso. A medida que estas tecnologías continúan desarrollándose y aplicándose, tenemos razones para esperar ver más emocionantes casos de uso de la fusión entre Web3 y AI.
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BakedCatFanboy
· hace14h
Una mirada y ya se sabe que es Ser engañados.
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liquidation_watcher
· hace19h
Una vez terminado, ¡To the moon!
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token_therapist
· 07-28 10:50
increíble lagrange finalmente tiene avances
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HashBandit
· 07-28 10:49
meh... finalmente alguien aborda la pesadilla de las tarifas de gas. desearía haber tenido esto en mis días de minería cuando gasté 2 eth en txs fallidos
Con el continuo desarrollo de Web3 y la tecnología de inteligencia artificial, la fusión de ambos se ha convertido en el foco de atención de la industria. En esta tendencia, Lagrange está abriendo nuevas paradigmas para la computación confiable mediante la integración innovadora de pruebas de cero conocimiento con la Profundidad de AI. Este avance revolucionario se manifiesta principalmente en tres aspectos:
Primero, Lagrange ha mejorado significativamente la verificabilidad de la inferencia de IA. Los modelos de IA tradicionales a menudo son criticados por ser "cajas negras", difíciles de comprobar en cuanto a la veracidad y fiabilidad de sus resultados. Lagrange utiliza ingeniosamente un coprocesador ZK para trasladar el proceso de entrenamiento e inferencia de IA a una ejecución fuera de la cadena, y luego presenta los resultados en la cadena para su verificación a través de pruebas de conocimiento cero. Esta innovación no solo alivia enormemente la presión computacional en la cadena, sino que, lo que es más importante, otorga a cada salida de IA auditabilidad y credibilidad. Esta característica es especialmente importante en campos como la medicina, que requieren una precisión y cumplimiento extremadamente altos.
En segundo lugar, Lagrange mejora la eficiencia computacional al garantizar la privacidad. Al adoptar la estructura de Árboles Reckle, Lagrange puede descomponer tareas complejas de IA en múltiples subtareas, que son procesadas en paralelo por nodos descentralizados, lo que mejora significativamente la velocidad de procesamiento. Al mismo tiempo, el mecanismo de prueba de conocimiento cero garantiza la seguridad de la privacidad de los datos durante la transmisión y el uso. Esto permite que el sistema de IA acceda de manera segura a diversos recursos en la cadena, como activos, identidades e información de transacciones, sin revelar la información original del usuario, proporcionando datos de entrada más ricos y completos para el modelo.
Finalmente, Lagrange logró la interoperabilidad confiable entre cadenas. Su arquitectura técnica está diseñada para soportar el despliegue multichain, lo que permite la verificación de estado entre cadenas principales (como Ethereum y Solana). Esto significa que los sistemas de IA pueden referenciar de manera flexible los recursos de datos en tiempo real de diferentes cadenas, como las cotizaciones de oráculos o el estado de flujo de activos entre cadenas. Esta interoperabilidad entre cadenas abre un espacio de aplicación más amplio para las aplicaciones de IA, y se espera que impulse el nacimiento de más servicios innovadores de Web3.
Las innovaciones de Lagrange están remodelando el futuro de la fusión entre Web3 y AI. Al mejorar la verificabilidad, proteger la privacidad, aumentar el rendimiento y lograr la interoperabilidad entre cadenas, Lagrange allana el camino para construir un ecosistema Web3 más confiable, eficiente y diverso. A medida que estas tecnologías continúan desarrollándose y aplicándose, tenemos razones para esperar ver más emocionantes casos de uso de la fusión entre Web3 y AI.