Lagrange es una plataforma blockchain centrada en la escalabilidad del cómputo a través de la Red ZK Prover y el ZK Coprocessor, que soporta aplicaciones descentralizadas (dApp) en DeFi, AI verificable y capacidad de interoperabilidad entre cadenas.
El proyecto tiene como objetivo proporcionar una infraestructura robusta para Web3, permitiendo el procesamiento de datos a gran escala mientras protege la privacidad y la seguridad.
Fundada por Ismael Hishon-Rezaizadeh, Lagrange colabora con los principales operadores de nodos como Coinbase, Kraken y OKX, al mismo tiempo que se integra con EigenLayer para aprovechar más de 29 mil millones de dólares en ETH retenidos—garantizando la descentralización y la seguridad.
Con tecnologías como Reckle Trees y DeepProve, Lagrange está redefiniendo la forma en que blockchain maneja cálculos complejos, desde verificación de IA hasta gobernanza de cadena cruzada.
Lagrange Labs está soportado por un equipo de expertos en criptografía, blockchain y AI. Además del CEO Ismael Hishon-Rezaizadeh, este equipo incluye figuras destacadas como Babis Papamanthou, un reconocido criptógrafo, líder en la investigación sobre Reckle Trees y tecnologías ZK avanzadas.
El grupo del proyecto incluye alrededor de 200 ingenieros e investigadores, con publicaciones presentadas en conferencias destacadas como SBC'2023.
Lagrange ha colaborado con 85 operadores de nodos y ha formado alianzas importantes para expandir su ecosistema:
ZKsync: Delegar el 75% de su necesidad de verificación a la Red de Verificación de Lagrange durante dos años. Polymer Labs: Soporte para la interoperabilidad entre cadenas a través del protocolo IBC. Base, Frax Finance, Mantle Network, Omni Network, AltLayer: Conjunto de coprocesadores ZK integrados para aplicaciones DeFi. Crestal Network, OpenLedgerHQ, Hetu Protocol, LayerOnEth, Holonym: Colaboración sobre IA verificable, centrada en la propiedad de la IA y la investigación transparente.
Lagrange está teniendo un impacto poderoso en el campo de la IA y Web3 con más de 3,7 millones de inferencias de IA verificadas y 11 millones de pruebas generadas, demostrando la capacidad a gran escala en el procesamiento y verificación de IA. Esta plataforma ha atraído a más de 140.000 usuarios independientes de DeepProve, reflejando las aplicaciones prácticas y la confianza que la comunidad tiene en ella.
La tecnología de Lagrange se implementa en proyectos líderes como NVIDIA, Intel, Sentient, 0G, Gaia, Mira, Billions, OpenLedger y muchas otras organizaciones, demostrando su capacidad de integración flexible y efectiva en el ecosistema de IA y Web3.
Lagrange también recibió el apoyo de algunos de los inversores más destacados de la industria, incluyendo Founders Fund, Polychain Capital, 1kx, Hack VC, CMT Digital, DAO5, NGC Ventures y Delphi Digital, consolidando la posición tecnológica y financiera del proyecto en el mercado global.
Sobre el token LA
LA es el token de utilidad del proyecto Lagrange, emitido por el Fondo Lagrange para apoyar las operaciones de la red y fomentar la comunidad.
Desempeña un papel central en el ecosistema—desde los pagos hasta las pruebas ZK y la participación en la gobernanza descentralizada. El token LA está diseñado para fomentar la participación equitativa, prevenir la dominación de ballenas o bots, y alinearse con la filosofía descentralizada del proyecto.
Nombre del token: LAB
Símbolo: LAB
Blockchain: Integrado con cadenas como Ethereum y ZKsync
Suministro total: 1.000.000.000 LA
Asignación:
Airdrop: 10% Fondo Lagrange: 11,3% Inversores: 18,54% Comunidad y ecosistema: 34,78% Contribuyentes: 25,39%
Utilidad:
Tarifa de verificación: Pago por las verificaciones ZK en la red. Gobernanza: Participar en las decisiones tomadas por el Fondo Lagrange. Incentivos: Recompensas para los operadores y usuarios de nodos. Integración del ecosistema: Soporte para DeFi y aplicaciones de IA que pueden ser verificadas.
DeepProve de Lagrange: Desbloqueando la confianza en la IA mediante pruebas criptográficas
Lagrange Labs presenta DeepProve — un marco de computación de IA que utiliza tecnología de conocimiento cero (ZK) para verificación de los resultados del modelo — brindando una confiabilidad y seguridad sin precedentes en la inteligencia artificial descentralizada.
Desafíos sobre la confianza en la IA
A medida que la inteligencia artificial (AI) se integra cada vez más en la vida cotidiana, la pregunta sobre la fiabilidad de los resultados generados por la IA se vuelve urgente. ¿Cómo podemos asegurar que los resultados de los modelos de IA son precisos y fiables?
Los métodos de verificación tradicionales a menudo requieren acceso a información de modelo sensible, lo que plantea el riesgo de divulgación de secretos comerciales. Por otro lado, las soluciones centradas en la seguridad a menudo son demasiado complejas para el usuario común.
Antes, la confianza en la IA se basaba principalmente en la garantía de las organizaciones, careciendo de una plataforma técnica transparente. DeepProve de Lagrange Labs, lanzado en marzo, ha cambiado esto al utilizar pruebas criptográficas para la verificación de los resultados de la IA, asegurando la precisión sin depender de promesas o políticas de terceros.
DeepProve: Verificación de IA mediante tecnología ZK
DeepProve es un marco de computación de aprendizaje automático sin conocimiento (zkML) que prueba "la salida Y generada al ejecutar el modelo sobre la entrada X" sin revelar los pesos del modelo.
Esta tecnología ofrece una combinación perfecta entre la capacidad de verificación y la privacidad, adecuada para cualquier aplicación AI. En comparación con las soluciones zkML básicas, DeepProve es hasta 1.000 veces más rápido en la generación de pruebas, 671 veces más rápido en la verificación y 1.150 veces más rápido en el proceso de configuración inicial.
El proceso de trabajo de DeepProve incluye tres pasos principales:
Preprocesamiento: El modelo de IA se exporta en formato de archivo ONNX junto con datos de entrada de muestra. DeepProve analiza el gráfico ONNX, crea una versión cuantizada del modelo y genera claves para la parte comprobante y la parte de verificación. Este paso de configuración solo se realiza una vez. Creación de pruebas: DeepProve ejecuta el modelo en entradas específicas, registrando la traza de ejecución de cada nodo de la red neuronal. Cada nodo se prueba criptográficamente, y las pruebas individuales se combinan en una única prueba concisa. Verificación: Utilizando la entrada, la salida, el compromiso del modelo ( una representación única del modelo sin revelar detalles ) y la clave de verificación, DeepProve valida el proceso de inferencia sin necesidad de acceder a los datos de entrada o al propio modelo.
Este proceso simplifica la integración para los desarrolladores: exportar el modelo a ONNX, realizar una configuración única, crear pruebas y verificación de la inferencia de IA en cualquier lugar.
Red de verificación de Lagrange: Rendimiento escalable y optimización
DeepProve aprovecha Lagrange Prover Network (LPN), una nube descentralizada compuesta por nodos de prueba especializados.
Estos nodos generan pruebas ZK bajo demanda, mientras que los verificadores ligeros validarán los resultados. LPN permite que DeepProve divida la inferencia de IA en partes más pequeñas, pruebe cada parte en paralelo en múltiples máquinas y las compile en una única prueba.
Esta arquitectura no solo elimina los cuellos de botella, sino que también reduce el costo por cada prueba, asegurando la descentralización y optimizando para modelos o hardware específicos como GPU o ASIC. A medida que aumenta la demanda de IA con verificación, DeepProve sigue manteniendo un alto rendimiento y escalabilidad.
El mecanismo DARA para la asignación óptima de recursos
DeepProve utiliza un mecanismo de Asignación de Recursos de Subasta Doble (DARA) en LPN para asignar recursos de manera eficiente. DARA utiliza un algoritmo de asignación basado en lotes, clasificando las solicitudes de prueba según el nivel de disposición a pagar y los nodos de prueba según el costo por cada ciclo de cálculo.
Este mecanismo asegura precios justos: los clientes pagan la cantidad mínima necesaria para ganar la licitación, mientras que los nodos Prover reciben un precio competitivo en el mercado. Esto crea un mercado transparente y eficiente, no afectado por monopolios.
La tecnología central de Lagrange
Lagrange se destaca por las tecnologías avanzadas que están dando forma al futuro de blockchain y AI:
Zero-Knowledge Proofs (ZK): Tecnología central que permite la verificación de cálculos sin revelar datos, garantizando la privacidad y la seguridad. Reckle Trees: Estructura de datos exclusiva que mejora las actualizaciones de pruebas ZK; presentada en conferencias de criptografía como CCS'2024. DeepProve: Biblioteca de aprendizaje automático ZK para la verificación rápida de IA, que soporta aplicaciones como la prevención de deepfakes y la investigación de IA transparente. Integración de EigenLayer: Aprovechando más de 29 mil millones de dólares en ETH retenidos para mejorar la seguridad y la escalabilidad. Computación hipersuperparalela: Distribución de tareas computacionales a través de la red para optimizar el rendimiento de dApp.
A través de la combinación fluida de estas innovaciones, Lagrange aborda los desafíos de rendimiento y costo en blockchain mientras abre nuevas aplicaciones en IA y DeFi.
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Explora el Avanzado Sistema ZK de Lagrange
Lagrange es una plataforma blockchain centrada en la escalabilidad del cómputo a través de la Red ZK Prover y el ZK Coprocessor, que soporta aplicaciones descentralizadas (dApp) en DeFi, AI verificable y capacidad de interoperabilidad entre cadenas. El proyecto tiene como objetivo proporcionar una infraestructura robusta para Web3, permitiendo el procesamiento de datos a gran escala mientras protege la privacidad y la seguridad. Fundada por Ismael Hishon-Rezaizadeh, Lagrange colabora con los principales operadores de nodos como Coinbase, Kraken y OKX, al mismo tiempo que se integra con EigenLayer para aprovechar más de 29 mil millones de dólares en ETH retenidos—garantizando la descentralización y la seguridad. Con tecnologías como Reckle Trees y DeepProve, Lagrange está redefiniendo la forma en que blockchain maneja cálculos complejos, desde verificación de IA hasta gobernanza de cadena cruzada. Lagrange Labs está soportado por un equipo de expertos en criptografía, blockchain y AI. Además del CEO Ismael Hishon-Rezaizadeh, este equipo incluye figuras destacadas como Babis Papamanthou, un reconocido criptógrafo, líder en la investigación sobre Reckle Trees y tecnologías ZK avanzadas. El grupo del proyecto incluye alrededor de 200 ingenieros e investigadores, con publicaciones presentadas en conferencias destacadas como SBC'2023. Lagrange ha colaborado con 85 operadores de nodos y ha formado alianzas importantes para expandir su ecosistema: ZKsync: Delegar el 75% de su necesidad de verificación a la Red de Verificación de Lagrange durante dos años. Polymer Labs: Soporte para la interoperabilidad entre cadenas a través del protocolo IBC. Base, Frax Finance, Mantle Network, Omni Network, AltLayer: Conjunto de coprocesadores ZK integrados para aplicaciones DeFi. Crestal Network, OpenLedgerHQ, Hetu Protocol, LayerOnEth, Holonym: Colaboración sobre IA verificable, centrada en la propiedad de la IA y la investigación transparente. Lagrange está teniendo un impacto poderoso en el campo de la IA y Web3 con más de 3,7 millones de inferencias de IA verificadas y 11 millones de pruebas generadas, demostrando la capacidad a gran escala en el procesamiento y verificación de IA. Esta plataforma ha atraído a más de 140.000 usuarios independientes de DeepProve, reflejando las aplicaciones prácticas y la confianza que la comunidad tiene en ella. La tecnología de Lagrange se implementa en proyectos líderes como NVIDIA, Intel, Sentient, 0G, Gaia, Mira, Billions, OpenLedger y muchas otras organizaciones, demostrando su capacidad de integración flexible y efectiva en el ecosistema de IA y Web3. Lagrange también recibió el apoyo de algunos de los inversores más destacados de la industria, incluyendo Founders Fund, Polychain Capital, 1kx, Hack VC, CMT Digital, DAO5, NGC Ventures y Delphi Digital, consolidando la posición tecnológica y financiera del proyecto en el mercado global. Sobre el token LA LA es el token de utilidad del proyecto Lagrange, emitido por el Fondo Lagrange para apoyar las operaciones de la red y fomentar la comunidad. Desempeña un papel central en el ecosistema—desde los pagos hasta las pruebas ZK y la participación en la gobernanza descentralizada. El token LA está diseñado para fomentar la participación equitativa, prevenir la dominación de ballenas o bots, y alinearse con la filosofía descentralizada del proyecto. Nombre del token: LAB Símbolo: LAB Blockchain: Integrado con cadenas como Ethereum y ZKsync Suministro total: 1.000.000.000 LA Asignación: Airdrop: 10% Fondo Lagrange: 11,3% Inversores: 18,54% Comunidad y ecosistema: 34,78% Contribuyentes: 25,39% Utilidad: Tarifa de verificación: Pago por las verificaciones ZK en la red. Gobernanza: Participar en las decisiones tomadas por el Fondo Lagrange. Incentivos: Recompensas para los operadores y usuarios de nodos. Integración del ecosistema: Soporte para DeFi y aplicaciones de IA que pueden ser verificadas. DeepProve de Lagrange: Desbloqueando la confianza en la IA mediante pruebas criptográficas Lagrange Labs presenta DeepProve — un marco de computación de IA que utiliza tecnología de conocimiento cero (ZK) para verificación de los resultados del modelo — brindando una confiabilidad y seguridad sin precedentes en la inteligencia artificial descentralizada. Desafíos sobre la confianza en la IA A medida que la inteligencia artificial (AI) se integra cada vez más en la vida cotidiana, la pregunta sobre la fiabilidad de los resultados generados por la IA se vuelve urgente. ¿Cómo podemos asegurar que los resultados de los modelos de IA son precisos y fiables? Los métodos de verificación tradicionales a menudo requieren acceso a información de modelo sensible, lo que plantea el riesgo de divulgación de secretos comerciales. Por otro lado, las soluciones centradas en la seguridad a menudo son demasiado complejas para el usuario común. Antes, la confianza en la IA se basaba principalmente en la garantía de las organizaciones, careciendo de una plataforma técnica transparente. DeepProve de Lagrange Labs, lanzado en marzo, ha cambiado esto al utilizar pruebas criptográficas para la verificación de los resultados de la IA, asegurando la precisión sin depender de promesas o políticas de terceros. DeepProve: Verificación de IA mediante tecnología ZK DeepProve es un marco de computación de aprendizaje automático sin conocimiento (zkML) que prueba "la salida Y generada al ejecutar el modelo sobre la entrada X" sin revelar los pesos del modelo. Esta tecnología ofrece una combinación perfecta entre la capacidad de verificación y la privacidad, adecuada para cualquier aplicación AI. En comparación con las soluciones zkML básicas, DeepProve es hasta 1.000 veces más rápido en la generación de pruebas, 671 veces más rápido en la verificación y 1.150 veces más rápido en el proceso de configuración inicial. El proceso de trabajo de DeepProve incluye tres pasos principales: Preprocesamiento: El modelo de IA se exporta en formato de archivo ONNX junto con datos de entrada de muestra. DeepProve analiza el gráfico ONNX, crea una versión cuantizada del modelo y genera claves para la parte comprobante y la parte de verificación. Este paso de configuración solo se realiza una vez. Creación de pruebas: DeepProve ejecuta el modelo en entradas específicas, registrando la traza de ejecución de cada nodo de la red neuronal. Cada nodo se prueba criptográficamente, y las pruebas individuales se combinan en una única prueba concisa. Verificación: Utilizando la entrada, la salida, el compromiso del modelo ( una representación única del modelo sin revelar detalles ) y la clave de verificación, DeepProve valida el proceso de inferencia sin necesidad de acceder a los datos de entrada o al propio modelo. Este proceso simplifica la integración para los desarrolladores: exportar el modelo a ONNX, realizar una configuración única, crear pruebas y verificación de la inferencia de IA en cualquier lugar. Red de verificación de Lagrange: Rendimiento escalable y optimización DeepProve aprovecha Lagrange Prover Network (LPN), una nube descentralizada compuesta por nodos de prueba especializados. Estos nodos generan pruebas ZK bajo demanda, mientras que los verificadores ligeros validarán los resultados. LPN permite que DeepProve divida la inferencia de IA en partes más pequeñas, pruebe cada parte en paralelo en múltiples máquinas y las compile en una única prueba. Esta arquitectura no solo elimina los cuellos de botella, sino que también reduce el costo por cada prueba, asegurando la descentralización y optimizando para modelos o hardware específicos como GPU o ASIC. A medida que aumenta la demanda de IA con verificación, DeepProve sigue manteniendo un alto rendimiento y escalabilidad. El mecanismo DARA para la asignación óptima de recursos DeepProve utiliza un mecanismo de Asignación de Recursos de Subasta Doble (DARA) en LPN para asignar recursos de manera eficiente. DARA utiliza un algoritmo de asignación basado en lotes, clasificando las solicitudes de prueba según el nivel de disposición a pagar y los nodos de prueba según el costo por cada ciclo de cálculo. Este mecanismo asegura precios justos: los clientes pagan la cantidad mínima necesaria para ganar la licitación, mientras que los nodos Prover reciben un precio competitivo en el mercado. Esto crea un mercado transparente y eficiente, no afectado por monopolios. La tecnología central de Lagrange Lagrange se destaca por las tecnologías avanzadas que están dando forma al futuro de blockchain y AI: Zero-Knowledge Proofs (ZK): Tecnología central que permite la verificación de cálculos sin revelar datos, garantizando la privacidad y la seguridad. Reckle Trees: Estructura de datos exclusiva que mejora las actualizaciones de pruebas ZK; presentada en conferencias de criptografía como CCS'2024. DeepProve: Biblioteca de aprendizaje automático ZK para la verificación rápida de IA, que soporta aplicaciones como la prevención de deepfakes y la investigación de IA transparente. Integración de EigenLayer: Aprovechando más de 29 mil millones de dólares en ETH retenidos para mejorar la seguridad y la escalabilidad. Computación hipersuperparalela: Distribución de tareas computacionales a través de la red para optimizar el rendimiento de dApp. A través de la combinación fluida de estas innovaciones, Lagrange aborda los desafíos de rendimiento y costo en blockchain mientras abre nuevas aplicaciones en IA y DeFi. ♡𝐥𝐢𝐤𝐞💬 ➤ @lagrangedev #lagrange $LA {spot}(LAUSDT)