Recientemente, el entusiasmo por la inteligencia artificial en el campo de la Cadena de bloques parece haber disminuido. Muchos proyectos que se autodenominan "AI+Cadena de bloques" a menudo son solo un cambio de presentación, con detalles técnicos poco claros y resultados de aplicación práctica decepcionantes.
Sin embargo, el proyecto Lagrange está abriendo un camino claro en esta neblina. No se trata de hablar de ideas vacías, sino de enfrentar los desafíos técnicos y comprometerse a resolver el problema de la credibilidad de la IA en la cadena. El objetivo de Lagrange es que cada resultado de IA pueda ser verificado, rastreado y reconocido por la Cadena de bloques.
Lagrange muestra su ventaja única a través de tres aspectos clave:
Primero, resuelve el problema de "caja negra" del razonamiento de IA. El proceso de toma de decisiones de la IA tradicional a menudo no es transparente, mientras que Lagrange introduce la tecnología zkML (aprendizaje automático de conocimiento cero). Cada salida de IA viene acompañada de una prueba matemática, lo que permite verificar la precisión de los resultados en la cadena. Esta innovación asegura que la credibilidad de las decisiones de IA ya no dependa del juicio subjetivo, sino que esté garantizada por la tecnología de la Cadena de bloques.
En segundo lugar, Lagrange desarrolló zkCoprocessor, que es una solución avanzada de gestión de datos entre cadenas. Puede obtener datos de varias cadenas de bloques o sistemas fuera de la cadena y generar pruebas de conocimiento cero. Esta tecnología permite que datos diversos se incorporen a la cadena de manera legal y confiable, mejorando significativamente la interoperabilidad entre cadenas.
Finalmente, Lagrange adoptó un nuevo mecanismo de operación de red. A diferencia del modelo tradicional de "primero en llegar, primero en ser atendido", Lagrange requiere que los nodos participen en la operación de la red a través del staking de tokens LA. Este diseño ayuda a garantizar la estabilidad y seguridad de la red, al mismo tiempo que previene comportamientos maliciosos.
Las innovaciones del proyecto Lagrange están allanando el camino para la profunda integración de la IA y la Cadena de bloques. No solo aborda los desafíos a nivel técnico, sino que también ofrece nuevas posibilidades para construir un ecosistema de IA descentralizado más confiable y transparente. A medida que el proyecto avanza, tenemos razones para esperar que Lagrange logre más avances en la forma en que se interactúa entre la IA y la Cadena de bloques.
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
11 me gusta
Recompensa
11
7
Compartir
Comentar
0/400
WalletManager
· 08-02 00:50
He estado acumulando un poco de LA, el Monedero multifirma ya está configurado, esperando a que el stake despegue.
Ver originalesResponder0
SchrodingerPrivateKey
· 08-02 00:44
Realmente tiene potencial, aumentar la posición primero.
Ver originalesResponder0
MoonRocketTeam
· 08-02 00:29
¡Informe a la estación terrestre! Esta nave zkML tiene algo, parece que va a ir directo a Júpiter.
Ver originalesResponder0
SmartContractRebel
· 08-02 00:28
No digas nada, solo copia svm.
Ver originalesResponder0
TaxEvader
· 08-02 00:25
alcista... después de verlo, siento que vale la pena hacer una inversión.
Recientemente, el entusiasmo por la inteligencia artificial en el campo de la Cadena de bloques parece haber disminuido. Muchos proyectos que se autodenominan "AI+Cadena de bloques" a menudo son solo un cambio de presentación, con detalles técnicos poco claros y resultados de aplicación práctica decepcionantes.
Sin embargo, el proyecto Lagrange está abriendo un camino claro en esta neblina. No se trata de hablar de ideas vacías, sino de enfrentar los desafíos técnicos y comprometerse a resolver el problema de la credibilidad de la IA en la cadena. El objetivo de Lagrange es que cada resultado de IA pueda ser verificado, rastreado y reconocido por la Cadena de bloques.
Lagrange muestra su ventaja única a través de tres aspectos clave:
Primero, resuelve el problema de "caja negra" del razonamiento de IA. El proceso de toma de decisiones de la IA tradicional a menudo no es transparente, mientras que Lagrange introduce la tecnología zkML (aprendizaje automático de conocimiento cero). Cada salida de IA viene acompañada de una prueba matemática, lo que permite verificar la precisión de los resultados en la cadena. Esta innovación asegura que la credibilidad de las decisiones de IA ya no dependa del juicio subjetivo, sino que esté garantizada por la tecnología de la Cadena de bloques.
En segundo lugar, Lagrange desarrolló zkCoprocessor, que es una solución avanzada de gestión de datos entre cadenas. Puede obtener datos de varias cadenas de bloques o sistemas fuera de la cadena y generar pruebas de conocimiento cero. Esta tecnología permite que datos diversos se incorporen a la cadena de manera legal y confiable, mejorando significativamente la interoperabilidad entre cadenas.
Finalmente, Lagrange adoptó un nuevo mecanismo de operación de red. A diferencia del modelo tradicional de "primero en llegar, primero en ser atendido", Lagrange requiere que los nodos participen en la operación de la red a través del staking de tokens LA. Este diseño ayuda a garantizar la estabilidad y seguridad de la red, al mismo tiempo que previene comportamientos maliciosos.
Las innovaciones del proyecto Lagrange están allanando el camino para la profunda integración de la IA y la Cadena de bloques. No solo aborda los desafíos a nivel técnico, sino que también ofrece nuevas posibilidades para construir un ecosistema de IA descentralizado más confiable y transparente. A medida que el proyecto avanza, tenemos razones para esperar que Lagrange logre más avances en la forma en que se interactúa entre la IA y la Cadena de bloques.