En el mundo de Web3, nos enfrentamos a un dilema complicado: ¿cómo garantizar la credibilidad de los cálculos off-chain? Imagina que, cuando recibes una "mejor estrategia de préstamo" recomendada por un modelo de inteligencia artificial (AI) en una plataforma de Finanzas descentralizadas (DeFi), ¿actuarías sin dudar en seguir el consejo? La clave de esta cuestión radica en cómo asegurarnos de que la IA no ha manipulado los datos en secreto, o que los parámetros del modelo no han sido manipulados por humanos.
Este es precisamente el punto de entrada del proyecto Lagrange. Se dedica a proporcionar una "prueba de credibilidad" inalterable para la computación off-chain, lo que permite que la blockchain no solo almacene datos, sino que también evalúe la veracidad del proceso de cálculo.
Los puntos débiles del ecosistema Web3 no son la insuficiencia de velocidad de cálculo, sino el problema de la credibilidad de los resultados de cálculo. Por ejemplo, en las transacciones entre cadenas, ¿cómo podemos asegurar que el saldo de activos en la cadena opuesta es real? Cuando la IA ejecuta modelos de control de riesgos off-chain, ¿cómo verificamos que realmente utiliza el algoritmo acordado previamente? O, cuando los cálculos complejos de contratos se trasladan off-chain para mejorar la eficiencia, ¿cómo podemos asegurarnos de que los resultados no hayan sido alterados durante el proceso de transmisión?
Las soluciones a estos problemas apuntan a una tecnología clave: la prueba de conocimiento cero (ZK). La singularidad de la tecnología ZK radica en su capacidad para demostrar la corrección de los resultados de cálculo sin revelar los detalles de dicho cálculo. Lagrange se basa precisamente en esta idea, construyendo una infraestructura de computación confiable y descentralizada.
La innovación central de Lagrange radica en integrar la tecnología ZK en "procesadores distribuidos de co-procesamiento". Si comparamos Web3 con una gran empresa, Lagrange sería una combinación del departamento de auditoría y el departamento de TI. En este contexto, el co-procesador de conocimiento cero desempeña el papel de "herramienta de auditoría", capaz de verificar la veracidad y precisión de los cálculos de IA off-chain.
A través de la tecnología de Lagrange, el ecosistema Web3 tiene la esperanza de lograr una computación verdaderamente confiable, allanando el camino para el desarrollo de aplicaciones descentralizadas, al mismo tiempo que aumenta la confianza de los usuarios en los resultados de la computación off-chain. Esta innovación no solo resuelve el problema de confianza que enfrenta actualmente Web3, sino que también sienta las bases para aplicaciones blockchain más complejas y eficientes en el futuro.
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CryptoMom
· hace9h
Otra cosa nueva, vamos a jugar un poco~
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liquidation_watcher
· 08-05 19:51
off-chain算个锤子
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digital_archaeologist
· 08-05 19:47
Sin más preámbulos, ya se ha organizado el zk, ¿qué más se puede temer?
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NotSatoshi
· 08-05 19:46
La clave es cómo ganar dinero.
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¯\_(ツ)_/¯
· 08-05 19:43
¿Quién lo entiende? De todos modos, yo no confío en la IA.
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GasFeeCry
· 08-05 19:42
No lo expliques, el impuesto de IQ está bien.
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StableBoi
· 08-05 19:42
Proyectos que nadie se atreve a tocar ahora están todos relacionados con la IA.
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RebaseVictim
· 08-05 19:23
No hagas cosas complicadas, zk son cosas que no se entienden.
En el mundo de Web3, nos enfrentamos a un dilema complicado: ¿cómo garantizar la credibilidad de los cálculos off-chain? Imagina que, cuando recibes una "mejor estrategia de préstamo" recomendada por un modelo de inteligencia artificial (AI) en una plataforma de Finanzas descentralizadas (DeFi), ¿actuarías sin dudar en seguir el consejo? La clave de esta cuestión radica en cómo asegurarnos de que la IA no ha manipulado los datos en secreto, o que los parámetros del modelo no han sido manipulados por humanos.
Este es precisamente el punto de entrada del proyecto Lagrange. Se dedica a proporcionar una "prueba de credibilidad" inalterable para la computación off-chain, lo que permite que la blockchain no solo almacene datos, sino que también evalúe la veracidad del proceso de cálculo.
Los puntos débiles del ecosistema Web3 no son la insuficiencia de velocidad de cálculo, sino el problema de la credibilidad de los resultados de cálculo. Por ejemplo, en las transacciones entre cadenas, ¿cómo podemos asegurar que el saldo de activos en la cadena opuesta es real? Cuando la IA ejecuta modelos de control de riesgos off-chain, ¿cómo verificamos que realmente utiliza el algoritmo acordado previamente? O, cuando los cálculos complejos de contratos se trasladan off-chain para mejorar la eficiencia, ¿cómo podemos asegurarnos de que los resultados no hayan sido alterados durante el proceso de transmisión?
Las soluciones a estos problemas apuntan a una tecnología clave: la prueba de conocimiento cero (ZK). La singularidad de la tecnología ZK radica en su capacidad para demostrar la corrección de los resultados de cálculo sin revelar los detalles de dicho cálculo. Lagrange se basa precisamente en esta idea, construyendo una infraestructura de computación confiable y descentralizada.
La innovación central de Lagrange radica en integrar la tecnología ZK en "procesadores distribuidos de co-procesamiento". Si comparamos Web3 con una gran empresa, Lagrange sería una combinación del departamento de auditoría y el departamento de TI. En este contexto, el co-procesador de conocimiento cero desempeña el papel de "herramienta de auditoría", capaz de verificar la veracidad y precisión de los cálculos de IA off-chain.
A través de la tecnología de Lagrange, el ecosistema Web3 tiene la esperanza de lograr una computación verdaderamente confiable, allanando el camino para el desarrollo de aplicaciones descentralizadas, al mismo tiempo que aumenta la confianza de los usuarios en los resultados de la computación off-chain. Esta innovación no solo resuelve el problema de confianza que enfrenta actualmente Web3, sino que también sienta las bases para aplicaciones blockchain más complejas y eficientes en el futuro.