Trong thế giới Web3, chúng ta đang đối mặt với một tình huống khó xử: làm thế nào để đảm bảo độ tin cậy của các phép tính off-chain? Hãy tưởng tượng, khi bạn nhận được "chiến lược cho vay tốt nhất" được gợi ý bởi một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) trên nền tảng Tài chính phi tập trung(DeFi), bạn có hành động theo đề xuất mà không do dự không? Cốt lõi của vấn đề này là, làm thế nào chúng ta có thể đảm bảo rằng AI không âm thầm thao túng dữ liệu, hoặc các tham số của mô hình không bị can thiệp bởi con người.
Đây chính là điểm khởi đầu của dự án Lagrange. Nó cam kết cung cấp một "bằng chứng độ tin cậy" không thể giả mạo cho việc tính toán off-chain, cho phép blockchain không chỉ lưu trữ dữ liệu mà còn đánh giá tính xác thực của quá trình tính toán.
Điểm đau của hệ sinh thái Web3 không phải là tốc độ tính toán không đủ, mà là vấn đề độ tin cậy của kết quả tính toán. Ví dụ, trong giao dịch đa chuỗi, làm thế nào để đảm bảo rằng số dư tài sản trên chuỗi đối tác là thực tế? Khi AI chạy mô hình quản lý rủi ro off-chain, chúng ta làm thế nào để xác minh rằng nó thực sự sử dụng thuật toán đã được thỏa thuận trước? Hoặc khi các phép tính hợp đồng phức tạp được chuyển sang off-chain để nâng cao hiệu quả, làm thế nào chúng ta có thể đảm bảo rằng kết quả không bị thay đổi trong quá trình truyền tải?
Các giải pháp cho những vấn đề này đều chỉ ra một công nghệ then chốt: Chứng minh không kiến thức (ZK). Đặc điểm độc đáo của công nghệ ZK là khả năng chứng minh tính chính xác của kết quả tính toán mà không tiết lộ chi tiết tính toán. Lagrange chính là dựa trên ý tưởng này, xây dựng một cơ sở hạ tầng tính toán đáng tin cậy phi tập trung.
Đổi mới cốt lõi của Lagrange là tích hợp công nghệ ZK vào "bộ xử lý đồng phân phối". Nếu coi Web3 như một doanh nghiệp lớn, thì Lagrange tương đương với sự kết hợp giữa bộ phận kiểm toán và bộ phận IT. Trong đó, bộ xử lý không kiến thức đóng vai trò như "công cụ kiểm toán", có khả năng xác thực tính xác thực và chính xác của các phép toán AI off-chain.
Thông qua công nghệ Lagrange, hệ sinh thái Web3 có khả năng đạt được tính toán đáng tin cậy thực sự, mở đường cho sự phát triển của các ứng dụng phi tập trung, đồng thời tăng cường niềm tin của người dùng vào kết quả tính toán off-chain. Đổi mới này không chỉ giải quyết vấn đề niềm tin mà Web3 hiện đang đối mặt, mà còn đặt nền tảng cho các ứng dụng blockchain phức tạp và hiệu quả hơn trong tương lai.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
7 thích
Phần thưởng
7
8
Chia sẻ
Bình luận
0/400
CryptoMom
· 9giờ trước
Lại phát triển cái mới, chúng ta cùng thử xem nhé~
Xem bản gốcTrả lời0
liquidation_watcher
· 08-05 19:51
off-chain tính cái gì
Xem bản gốcTrả lời0
digital_archaeologist
· 08-05 19:47
Nói ít thôi, zk đã được sắp xếp rồi còn sợ gì nữa.
Xem bản gốcTrả lời0
NotSatoshi
· 08-05 19:46
Chìa khóa là làm thế nào để kiếm tiền.
Xem bản gốcTrả lời0
¯\_(ツ)_/¯
· 08-05 19:43
Ai hiểu chứ? Dù sao thì tôi không tin vào AI.
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeCry
· 08-05 19:42
Đừng giải thích nữa, thuế IQ thì sao?
Xem bản gốcTrả lời0
StableBoi
· 08-05 19:42
Dự án mà không ai dám chạm vào giờ đây đều liên quan đến AI
Xem bản gốcTrả lời0
RebaseVictim
· 08-05 19:23
Đừng làm những thứ phức tạp, zk là những thứ mà không ai hiểu.
Trong thế giới Web3, chúng ta đang đối mặt với một tình huống khó xử: làm thế nào để đảm bảo độ tin cậy của các phép tính off-chain? Hãy tưởng tượng, khi bạn nhận được "chiến lược cho vay tốt nhất" được gợi ý bởi một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) trên nền tảng Tài chính phi tập trung(DeFi), bạn có hành động theo đề xuất mà không do dự không? Cốt lõi của vấn đề này là, làm thế nào chúng ta có thể đảm bảo rằng AI không âm thầm thao túng dữ liệu, hoặc các tham số của mô hình không bị can thiệp bởi con người.
Đây chính là điểm khởi đầu của dự án Lagrange. Nó cam kết cung cấp một "bằng chứng độ tin cậy" không thể giả mạo cho việc tính toán off-chain, cho phép blockchain không chỉ lưu trữ dữ liệu mà còn đánh giá tính xác thực của quá trình tính toán.
Điểm đau của hệ sinh thái Web3 không phải là tốc độ tính toán không đủ, mà là vấn đề độ tin cậy của kết quả tính toán. Ví dụ, trong giao dịch đa chuỗi, làm thế nào để đảm bảo rằng số dư tài sản trên chuỗi đối tác là thực tế? Khi AI chạy mô hình quản lý rủi ro off-chain, chúng ta làm thế nào để xác minh rằng nó thực sự sử dụng thuật toán đã được thỏa thuận trước? Hoặc khi các phép tính hợp đồng phức tạp được chuyển sang off-chain để nâng cao hiệu quả, làm thế nào chúng ta có thể đảm bảo rằng kết quả không bị thay đổi trong quá trình truyền tải?
Các giải pháp cho những vấn đề này đều chỉ ra một công nghệ then chốt: Chứng minh không kiến thức (ZK). Đặc điểm độc đáo của công nghệ ZK là khả năng chứng minh tính chính xác của kết quả tính toán mà không tiết lộ chi tiết tính toán. Lagrange chính là dựa trên ý tưởng này, xây dựng một cơ sở hạ tầng tính toán đáng tin cậy phi tập trung.
Đổi mới cốt lõi của Lagrange là tích hợp công nghệ ZK vào "bộ xử lý đồng phân phối". Nếu coi Web3 như một doanh nghiệp lớn, thì Lagrange tương đương với sự kết hợp giữa bộ phận kiểm toán và bộ phận IT. Trong đó, bộ xử lý không kiến thức đóng vai trò như "công cụ kiểm toán", có khả năng xác thực tính xác thực và chính xác của các phép toán AI off-chain.
Thông qua công nghệ Lagrange, hệ sinh thái Web3 có khả năng đạt được tính toán đáng tin cậy thực sự, mở đường cho sự phát triển của các ứng dụng phi tập trung, đồng thời tăng cường niềm tin của người dùng vào kết quả tính toán off-chain. Đổi mới này không chỉ giải quyết vấn đề niềm tin mà Web3 hiện đang đối mặt, mà còn đặt nền tảng cho các ứng dụng blockchain phức tạp và hiệu quả hơn trong tương lai.