Dans le monde de Web3, nous sommes confrontés à un dilemme épineux : comment garantir la crédibilité des calculs off-chain ? Imaginez que, lorsque vous recevez une "meilleure stratégie d'emprunt" recommandée par un modèle d'intelligence artificielle ( AI ) sur une plateforme de Finance Décentralisée ( DeFi ), agiriez-vous sans hésitation selon les conseils ? La question centrale est de savoir comment nous pouvons garantir que l'IA n'a pas secrètement altéré les données, ou que les paramètres du modèle n'ont pas été manipulés par des humains.
C'est exactement le point d'entrée du projet Lagrange. Il vise à fournir une "preuve de crédibilité" inviolable pour le calcul off-chain, permettant à la blockchain non seulement de stocker des données, mais aussi de juger de la véracité des processus de calcul.
Les points de douleur de l'écosystème Web3 ne résident pas dans une vitesse de calcul insuffisante, mais plutôt dans la question de la fiabilité des résultats de calcul. Par exemple, lors des transactions cross-chain, comment garantir que le solde des actifs sur la chaîne adverse est réel ? Lorsque l'IA exécute des modèles de gestion des risques off-chain, comment pouvons-nous vérifier qu'elle utilise effectivement l'algorithme convenu à l'avance ? Ou encore, lorsque des calculs de contrats complexes sont transférés hors chaîne pour améliorer l'efficacité, comment pouvons-nous nous assurer que les résultats n'ont pas été falsifiés lors de leur transmission ?
Les solutions à ces problèmes pointent vers une technologie clé : la preuve à divulgation nulle de connaissance (ZK). Ce qui rend la technologie ZK unique, c'est sa capacité à prouver la validité des résultats de calcul sans divulguer les détails de ces calculs. Lagrange a justement construit une infrastructure de calcul fiable et décentralisée basée sur cette idée.
L'innovation clé de Lagrange réside dans l'intégration de la technologie ZK dans le "processeur de co-traitement distribué". Si l'on compare Web3 à une grande entreprise, alors Lagrange représente une combinaison des départements d'audit et IT. Dans ce contexte, le processeur de co-traitement à zéro connaissance joue le rôle d'un "outil d'audit", capable de vérifier la véracité et l'exactitude des calculs AI off-chain.
Grâce à la technologie de Lagrange, l'écosystème Web3 devrait permettre une véritable informatique de confiance, ouvrant la voie au développement d'applications décentralisées et renforçant la confiance des utilisateurs dans les résultats de calcul off-chain. Cette innovation résout non seulement le problème de confiance auquel fait face le Web3 actuellement, mais elle jette également les bases pour des applications blockchain plus complexes et plus efficaces à l'avenir.
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CryptoMom
· Il y a 9h
On fait encore des nouvelles choses, jouons un peu avec~
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liquidation_watcher
· 08-05 19:51
off-chain c'est quoi ce truc
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digital_archaeologist
· 08-05 19:47
Pas de bavardages, avec zk tout est en place, qu'est-ce qu'on craint ?
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NotSatoshi
· 08-05 19:46
La clé est de savoir comment gagner de l'argent.
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¯\_(ツ)_/¯
· 08-05 19:43
Qui comprend ? De toute façon, je ne crois pas à l'IA.
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GasFeeCry
· 08-05 19:42
Ne pas expliquer, c'est une taxe sur le QI, d'accord.
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StableBoi
· 08-05 19:42
Les projets que personne n'osait toucher sont maintenant tous axés sur l'IA.
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RebaseVictim
· 08-05 19:23
Ne fais pas de choses compliquées, zk est quelque chose que personne ne comprend.
Dans le monde de Web3, nous sommes confrontés à un dilemme épineux : comment garantir la crédibilité des calculs off-chain ? Imaginez que, lorsque vous recevez une "meilleure stratégie d'emprunt" recommandée par un modèle d'intelligence artificielle ( AI ) sur une plateforme de Finance Décentralisée ( DeFi ), agiriez-vous sans hésitation selon les conseils ? La question centrale est de savoir comment nous pouvons garantir que l'IA n'a pas secrètement altéré les données, ou que les paramètres du modèle n'ont pas été manipulés par des humains.
C'est exactement le point d'entrée du projet Lagrange. Il vise à fournir une "preuve de crédibilité" inviolable pour le calcul off-chain, permettant à la blockchain non seulement de stocker des données, mais aussi de juger de la véracité des processus de calcul.
Les points de douleur de l'écosystème Web3 ne résident pas dans une vitesse de calcul insuffisante, mais plutôt dans la question de la fiabilité des résultats de calcul. Par exemple, lors des transactions cross-chain, comment garantir que le solde des actifs sur la chaîne adverse est réel ? Lorsque l'IA exécute des modèles de gestion des risques off-chain, comment pouvons-nous vérifier qu'elle utilise effectivement l'algorithme convenu à l'avance ? Ou encore, lorsque des calculs de contrats complexes sont transférés hors chaîne pour améliorer l'efficacité, comment pouvons-nous nous assurer que les résultats n'ont pas été falsifiés lors de leur transmission ?
Les solutions à ces problèmes pointent vers une technologie clé : la preuve à divulgation nulle de connaissance (ZK). Ce qui rend la technologie ZK unique, c'est sa capacité à prouver la validité des résultats de calcul sans divulguer les détails de ces calculs. Lagrange a justement construit une infrastructure de calcul fiable et décentralisée basée sur cette idée.
L'innovation clé de Lagrange réside dans l'intégration de la technologie ZK dans le "processeur de co-traitement distribué". Si l'on compare Web3 à une grande entreprise, alors Lagrange représente une combinaison des départements d'audit et IT. Dans ce contexte, le processeur de co-traitement à zéro connaissance joue le rôle d'un "outil d'audit", capable de vérifier la véracité et l'exactitude des calculs AI off-chain.
Grâce à la technologie de Lagrange, l'écosystème Web3 devrait permettre une véritable informatique de confiance, ouvrant la voie au développement d'applications décentralisées et renforçant la confiance des utilisateurs dans les résultats de calcul off-chain. Cette innovation résout non seulement le problème de confiance auquel fait face le Web3 actuellement, mais elle jette également les bases pour des applications blockchain plus complexes et plus efficaces à l'avenir.