В мире Web3 мы сталкиваемся с непростой дилеммой: как обеспечить доверие к вычислениям вне блокчейна? Представьте себе, что когда вы получаете "лучшую стратегию заимствования", рекомендованную моделью искусственного интеллекта (AI) на платформе Децентрализованные финансы(DeFi), вы будете действовать без колебаний согласно совету? Суть этого вопроса заключается в том, как мы можем гарантировать, что ИИ не тайно изменял данные или что параметры модели не были манипулированы человеком.
Это именно та точка входа проекта Lagrange. Он нацелен на предоставление неподделываемого "доказательства доверия" для вне блокчейна вычислений, позволяя блокчейну не только хранить данные, но и оценивать подлинность вычислительных процессов.
Болевые точки экосистемы Web3 связаны не с недостаточной вычислительной скоростью, а с проблемой доверия к вычислительным результатам. Например, в межцепочечных транзакциях, как гарантировать, что баланс активов на другой цепи является действительным? Когда ИИ выполняет модель управления рисками вне блокчейна, как мы можем подтвердить, что он действительно использует заранее согласованный алгоритм? Или же, когда сложные вычисления контрактов перемещаются вне блокчейна для повышения эффективности, как мы можем гарантировать, что результаты не были изменены в процессе передачи?
Эти решения проблем указывают на одну ключевую технологию: нулевые знания (ZK). Уникальность технологии ZK заключается в том, что она может подтвердить правильность вычислительного результата, не раскрывая деталей вычисления. Lagrange как раз основывается на этой идее и создает децентрализованную инфраструктуру доверенных вычислений.
Основное новшество Lagrange заключается в интеграции технологии ZK в "распределенный сопроцессор". Если представить Web3 как крупную компанию, то Lagrange будет эквивалентом сочетания аудиторского и IT-отделов. При этом нулевой знаниевый сопроцессор выполняет роль "аудиторского инструмента", позволяя проверять подлинность и правильность вычислений AI вне блокчейна.
С помощью технологий Лагранжа экосистема Web3 может добиться действительно надежных вычислений, прокладывая путь для развития децентрализованных приложений и одновременно усиливая доверие пользователей к результатам вне блокчейна. Эта инновация не только решает текущую проблему доверия, с которой сталкивается Web3, но и закладывает основу для более сложных и эффективных блокчейн-приложений в будущем.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
7 Лайков
Награда
7
8
Поделиться
комментарий
0/400
CryptoMom
· 9ч назад
Опять что-то новое, давайте попробуем поиграть с этим~
Посмотреть ОригиналОтветить0
liquidation_watcher
· 08-05 19:51
вне блокчейна算个锤子
Посмотреть ОригиналОтветить0
digital_archaeologist
· 08-05 19:47
Меньше слов, если zk уже организован, то чего бояться?
Посмотреть ОригиналОтветить0
NotSatoshi
· 08-05 19:46
Ключевое — это как зарабатывать деньги?
Посмотреть ОригиналОтветить0
¯\_(ツ)_/¯
· 08-05 19:43
Кто понимает? В любом случае, я не верю в ИИ.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeCry
· 08-05 19:42
Не объясняй, хорошо, налог на интеллект.
Посмотреть ОригиналОтветить0
StableBoi
· 08-05 19:42
Проект, который никто не осмеливался бы тронуть, теперь полностью на AI.
Посмотреть ОригиналОтветить0
RebaseVictim
· 08-05 19:23
Не делай ничего вычурного, zk — это вещи, которые никто не понимает.
В мире Web3 мы сталкиваемся с непростой дилеммой: как обеспечить доверие к вычислениям вне блокчейна? Представьте себе, что когда вы получаете "лучшую стратегию заимствования", рекомендованную моделью искусственного интеллекта (AI) на платформе Децентрализованные финансы(DeFi), вы будете действовать без колебаний согласно совету? Суть этого вопроса заключается в том, как мы можем гарантировать, что ИИ не тайно изменял данные или что параметры модели не были манипулированы человеком.
Это именно та точка входа проекта Lagrange. Он нацелен на предоставление неподделываемого "доказательства доверия" для вне блокчейна вычислений, позволяя блокчейну не только хранить данные, но и оценивать подлинность вычислительных процессов.
Болевые точки экосистемы Web3 связаны не с недостаточной вычислительной скоростью, а с проблемой доверия к вычислительным результатам. Например, в межцепочечных транзакциях, как гарантировать, что баланс активов на другой цепи является действительным? Когда ИИ выполняет модель управления рисками вне блокчейна, как мы можем подтвердить, что он действительно использует заранее согласованный алгоритм? Или же, когда сложные вычисления контрактов перемещаются вне блокчейна для повышения эффективности, как мы можем гарантировать, что результаты не были изменены в процессе передачи?
Эти решения проблем указывают на одну ключевую технологию: нулевые знания (ZK). Уникальность технологии ZK заключается в том, что она может подтвердить правильность вычислительного результата, не раскрывая деталей вычисления. Lagrange как раз основывается на этой идее и создает децентрализованную инфраструктуру доверенных вычислений.
Основное новшество Lagrange заключается в интеграции технологии ZK в "распределенный сопроцессор". Если представить Web3 как крупную компанию, то Lagrange будет эквивалентом сочетания аудиторского и IT-отделов. При этом нулевой знаниевый сопроцессор выполняет роль "аудиторского инструмента", позволяя проверять подлинность и правильность вычислений AI вне блокчейна.
С помощью технологий Лагранжа экосистема Web3 может добиться действительно надежных вычислений, прокладывая путь для развития децентрализованных приложений и одновременно усиливая доверие пользователей к результатам вне блокчейна. Эта инновация не только решает текущую проблему доверия, с которой сталкивается Web3, но и закладывает основу для более сложных и эффективных блокчейн-приложений в будущем.