No mundo do Web3, enfrentamos um dilema complicado: como garantir a credibilidade da computação fora da cadeia? Imagine que, quando você recebe uma "estratégia de empréstimo ideal" recomendada por um modelo de inteligência artificial (AI) na plataforma de Finanças Descentralizadas (DeFi), você agiria sem hesitar de acordo com a sugestão? A questão central é como podemos garantir que a IA não alterou secretamente os dados ou que os parâmetros do modelo não foram manipulados por humanos.
Este é exatamente o ponto de entrada do projeto Lagrange. Ele se dedica a fornecer uma "prova de credibilidade" que não pode ser falsificada para a computação fora da cadeia, permitindo que a blockchain não apenas armazene dados, mas também julgue a veracidade do processo de computação.
Os pontos críticos do ecossistema Web3 não são a velocidade de cálculo insuficiente, mas sim a questão da credibilidade dos resultados do cálculo. Por exemplo, em transações entre cadeias, como garantir que o saldo de ativos na cadeia oposta é real? Quando a IA executa modelos de gestão de risco fora da cadeia, como podemos verificar que está realmente a usar o algoritmo previamente acordado? Ou, quando cálculos complexos de contratos são transferidos para fora da cadeia para aumentar a eficiência, como podemos garantir que os resultados não foram adulterados durante o processo de transmissão?
As soluções para esses problemas apontam para uma tecnologia chave: provas de conhecimento zero (ZK). A singularidade da tecnologia ZK reside na sua capacidade de provar a correção dos resultados de cálculo sem revelar os detalhes do cálculo. A Lagrange baseou-se exatamente nessa ideia para construir uma infraestrutura de computação confiável e descentralizada.
A inovação central do Lagrange reside na integração da tecnologia ZK em "processadores distribuídos". Se compararmos o Web3 a uma grande empresa, então o Lagrange seria uma combinação do departamento de auditoria e do departamento de TI. Nesse contexto, o processador de conhecimento zero desempenha o papel de "ferramenta de auditoria", capaz de verificar a veracidade e a correção dos cálculos de IA fora da cadeia.
Através da tecnologia de Lagrange, o ecossistema Web3 tem a perspectiva de alcançar uma computação verdadeiramente confiável, pavimentando o caminho para o desenvolvimento de aplicações descentralizadas, ao mesmo tempo que reforça a confiança dos utilizadores nos resultados da computação fora da cadeia. Esta inovação não apenas resolve o problema de confiança que o Web3 enfrenta atualmente, mas também estabelece uma base para aplicações blockchain mais complexas e eficientes no futuro.
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CryptoMom
· 9h atrás
Fazendo algo novo de novo, vamos brincar com isso~
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liquidation_watcher
· 08-05 19:51
fora da cadeia não vale nada
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digital_archaeologist
· 08-05 19:47
Sem mais delongas, já está tudo organizado com zk, o que mais há a temer?
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NotSatoshi
· 08-05 19:46
A chave é como ganhar dinheiro.
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¯\_(ツ)_/¯
· 08-05 19:43
Quem entende? De qualquer forma, eu não confio em IA.
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GasFeeCry
· 08-05 19:42
Deixa de explicar, é um imposto de inteligência, está bem?
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StableBoi
· 08-05 19:42
Projetos que ninguém se atreve a tocar agora estão todos a fazer AI.
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RebaseVictim
· 08-05 19:23
Não faça coisas extravagantes, zk é tudo coisas que não se entende.
No mundo do Web3, enfrentamos um dilema complicado: como garantir a credibilidade da computação fora da cadeia? Imagine que, quando você recebe uma "estratégia de empréstimo ideal" recomendada por um modelo de inteligência artificial (AI) na plataforma de Finanças Descentralizadas (DeFi), você agiria sem hesitar de acordo com a sugestão? A questão central é como podemos garantir que a IA não alterou secretamente os dados ou que os parâmetros do modelo não foram manipulados por humanos.
Este é exatamente o ponto de entrada do projeto Lagrange. Ele se dedica a fornecer uma "prova de credibilidade" que não pode ser falsificada para a computação fora da cadeia, permitindo que a blockchain não apenas armazene dados, mas também julgue a veracidade do processo de computação.
Os pontos críticos do ecossistema Web3 não são a velocidade de cálculo insuficiente, mas sim a questão da credibilidade dos resultados do cálculo. Por exemplo, em transações entre cadeias, como garantir que o saldo de ativos na cadeia oposta é real? Quando a IA executa modelos de gestão de risco fora da cadeia, como podemos verificar que está realmente a usar o algoritmo previamente acordado? Ou, quando cálculos complexos de contratos são transferidos para fora da cadeia para aumentar a eficiência, como podemos garantir que os resultados não foram adulterados durante o processo de transmissão?
As soluções para esses problemas apontam para uma tecnologia chave: provas de conhecimento zero (ZK). A singularidade da tecnologia ZK reside na sua capacidade de provar a correção dos resultados de cálculo sem revelar os detalhes do cálculo. A Lagrange baseou-se exatamente nessa ideia para construir uma infraestrutura de computação confiável e descentralizada.
A inovação central do Lagrange reside na integração da tecnologia ZK em "processadores distribuídos". Se compararmos o Web3 a uma grande empresa, então o Lagrange seria uma combinação do departamento de auditoria e do departamento de TI. Nesse contexto, o processador de conhecimento zero desempenha o papel de "ferramenta de auditoria", capaz de verificar a veracidade e a correção dos cálculos de IA fora da cadeia.
Através da tecnologia de Lagrange, o ecossistema Web3 tem a perspectiva de alcançar uma computação verdadeiramente confiável, pavimentando o caminho para o desenvolvimento de aplicações descentralizadas, ao mesmo tempo que reforça a confiança dos utilizadores nos resultados da computação fora da cadeia. Esta inovação não apenas resolve o problema de confiança que o Web3 enfrenta atualmente, mas também estabelece uma base para aplicações blockchain mais complexas e eficientes no futuro.