Lagrange é uma plataforma blockchain focada na escalabilidade da computação através da ZK Prover Network e do ZK Coprocessor, suporte a aplicações descentralizadas (dApp) em DeFi, IA verificável e compatibilidade entre cadeias.
O projeto visa fornecer uma infraestrutura robusta para o Web3, permitindo o processamento de dados em larga escala enquanto protege a privacidade e a segurança.
Fundada por Ismael Hishon-Rezaizadeh, a Lagrange colabora com operadores de nós de topo como Coinbase, Kraken e OKX, ao mesmo tempo que se integra com a EigenLayer para aproveitar mais de 29 bilhões de dólares em ETH retidos—garantindo a descentralização e a segurança.
Com tecnologias como Reckle Trees e DeepProve, Lagrange está a redefinir a forma como a blockchain processa cálculos complexos, desde verificação de IA até governança de cadeia cruzada.
A Lagrange Labs é suportada por uma equipa de especialistas em criptografia, blockchain e IA. Além do CEO Ismael Hishon-Rezaizadeh, esta equipa inclui figuras notáveis como Babis Papamanthou - um criptógrafo famoso, que lidera a pesquisa sobre Reckle Trees e tecnologia ZK avançada.
O grupo do projeto é composto por cerca de 200 engenheiros e pesquisadores, com publicações apresentadas em conferências de destaque como a SBC'2023.
Lagrange colaborou com 85 operadores de nós e formou alianças importantes para expandir seu ecossistema:
ZKsync: Delegar 75% da sua necessidade de comprovação à Rede de Comprovação Lagrange durante dois anos. Polymer Labs: Suporte à interoperabilidade entre cadeias através do protocolo IBC. Base, Frax Finance, Mantle Network, Omni Network, AltLayer: Conjunto de coprocessadores ZK integrados para aplicações DeFi. Crestal Network, OpenLedgerHQ, Hetu Protocol, LayerOnEth, Holonym: Colaboração em IA verificável, focada na propriedade da IA e pesquisa transparente.
A Lagrange está a ter um impacto forte nos domínios da AI e Web3, com mais de 3,7 milhões de inferências de AI verificadas e 11 milhões de provas geradas, demonstrando a capacidade de grande escala no processamento e verificação de AI. Esta plataforma atraiu mais de 140.000 utilizadores independentes do DeepProve, refletindo as aplicações práticas e a confiança que a comunidade lhe atribui.
A tecnologia da Lagrange está implementada em projetos de ponta como NVIDIA, Intel, Sentient, 0G, Gaia, Mira, Billions, OpenLedger e muitas outras organizações, provando a capacidade de integração flexível e eficaz no ecossistema de IA e Web3.
Lagrange também recebeu suporte de alguns dos investidores mais famosos da indústria, incluindo Founders Fund, Polychain Capital, 1kx, Hack VC, CMT Digital, DAO5, NGC Ventures e Delphi Digital, reforçando a posição tecnológica e financeira do projeto no mercado global.
Sobre o token LA
LA é o token utilitário do projeto Lagrange, emitido pelo Fundo Lagrange para suportar a operação da rede e incentivar a comunidade.
Ele desempenha um papel central no ecossistema—desde pagamentos até a prova ZK e participação na governança descentralizada. O token LA foi projetado para promover a participação equitativa, impedindo a dominação de baleias ou bots, e alinhando-se com a filosofia descentralizada do projeto.
Nome do token: LABSímbolo: LABlockchain: Integrado com cadeias como Ethereum e ZKsyncOferta total: 1.000.000.000 LA
Alocação:
Airdrop: 10% Fundo Lagrange: 11,3% Investidores: 18,54% Comunidade e ecossistema: 34,78% Contribuintes: 25,39%
Utilitário:
Taxa de verificação: Pagamento para as verificações ZK na redeGestão: Participação nas decisões tomadas pelo Fundo LagrangeIncentivos: Recompensa para operadores e usuários de nósIntegração do ecossistema: Suporte a DeFi e aplicações de IA que podem ser verificadas
DeepProve de Lagrange: Desbloqueie a confiança na IA com provas criptográficas
A Lagrange Labs apresenta o DeepProve — uma estrutura de computação de IA que utiliza tecnologia de conhecimento zero (ZK) para verificação da saída do modelo — proporcionando confiabilidade e segurança sem precedentes na inteligência artificial descentralizada.
Desafios da confiança na IA
À medida que a inteligência artificial (AI) é cada vez mais integrada na vida cotidiana, a questão da confiabilidade dos resultados gerados pela IA torna-se urgente. Como podemos garantir que os resultados dos modelos de IA sejam precisos e confiáveis?
Os métodos de verificação tradicionais geralmente exigem acesso a informações modelares sensíveis, o que representa o risco de divulgação de segredos comerciais. Por outro lado, as soluções focadas na segurança costumam ser demasiado complexas para o usuário comum.
Anteriormente, a confiança em IA baseava-se principalmente em garantias de organizações, faltando uma plataforma técnica transparente. O DeepProve da Lagrange Labs, lançado em março, mudou isso ao usar provas criptográficas para verificação da saída da IA, garantindo a precisão sem depender de promessas ou políticas de terceiros.
DeepProve: Verificação de IA com tecnologia ZK
DeepProve é uma estrutura de computação de aprendizado de máquina sem conhecimento (zkML) que prova "a saída Y foi gerada ao executar o modelo na entrada X" sem revelar os pesos do modelo.
Esta tecnologia oferece uma combinação perfeita entre a capacidade de verificação e a privacidade, adequada para todas as aplicações de IA. Comparado com soluções zkML básicas, o DeepProve é até 1.000 vezes mais rápido na geração de provas, 671 vezes mais rápido na verificação e 1.150 vezes mais rápido no processo de configuração inicial.
O processo de trabalho da DeepProve inclui três etapas principais:
Pré-processamento: O modelo de IA é exportado como um arquivo ONNX juntamente com os dados de entrada de exemplo. O DeepProve analisa o gráfico ONNX, cria uma versão quantizada do modelo e gera chaves para a parte que prova e a parte que verifica. Esta etapa de configuração é realizada apenas uma vez. Geração de provas: O DeepProve executa o modelo com entradas específicas, registrando o rastreamento de execução de cada nó da rede neural. Cada nó é provado criptograficamente, e as provas individuais são combinadas em uma única prova concisa. Verificação: Usando a entrada, a saída, o compromisso do modelo ( uma representação única do modelo sem revelar detalhes ) e a chave de verificação, o DeepProve valida o processo de raciocínio sem precisar acessar os dados de entrada ou o próprio modelo.
Este processo simplifica a integração para os desenvolvedores: exportar o modelo para ONNX, configurar uma vez, criar provas e verificar a inferência de IA em qualquer lugar.
Rede de verificação de Lagrange: Desempenho escalável e otimização
DeepProve aproveita a Lagrange Prover Network (LPN), uma nuvem descentralizada composta por nós de prova especializados.
Esses nós geram provas ZK sob demanda, enquanto os verificadores leves validarão os resultados. O LPN permite que o DeepProve divida a inferência de IA em partes menores, provando cada parte em paralelo em várias máquinas e compilando-as em uma única prova.
Esta arquitetura não só elimina os pontos de estrangulamento, mas também reduz o custo por prova, garantindo a descentralização e otimizando para modelos ou hardware específicos, como GPU ou ASIC. Com a crescente demanda por IA que pode ser verificada, o DeepProve continua a manter um alto desempenho e escalabilidade.
O mecanismo DARA para a alocação otimizada de recursos
DeepProve utiliza o mecanismo de Alocação de Recursos de Leilão Duplo (DARA) no LPN para alocar recursos de forma eficiente. DARA utiliza um algoritmo de alocação baseado em lotes, classificando os pedidos de prova de acordo com o nível de disposição a pagar e os nós de prova de acordo com o custo por ciclo de cálculo.
Este mecanismo garante preços justos: os clientes pagam o valor mínimo necessário para vencer o leilão, enquanto os nós Prover recebem um preço competitivo no mercado. Isso cria um mercado transparente e eficiente, não afetado por monopólios.
A tecnologia central da Lagrange
Lagrange destaca-se com as tecnologias avançadas que moldam o futuro do blockchain e da IA:
Zero-Knowledge Proofs (ZK): Tecnologia central que permite a verificação de cálculos sem divulgar dados, garantindo privacidade e segurança. Reckle Trees: Estrutura de dados proprietária que ajuda a melhorar as atualizações de prova ZK; apresentada em conferências de criptografia como CCS'2024. DeepProve: Biblioteca de aprendizado de máquina ZK para verificação de IA rapidamente, suportando aplicações como prevenção de deepfake e pesquisa de IA transparente. Integração EigenLayer: Aproveitando mais de 29 bilhões de dólares em ETH mantidos para aumentar a segurança e a escalabilidade. Computação super paralela: Distribuindo tarefas de computação por toda a rede para otimizar o desempenho para dApp.
Através da combinação perfeita destas inovações, a Lagrange resolve os desafios de desempenho e custo na blockchain, ao mesmo tempo que abre novas aplicações em IA e DeFi.
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Descubra o Avançado Sistema ZK da Lagrange
Lagrange é uma plataforma blockchain focada na escalabilidade da computação através da ZK Prover Network e do ZK Coprocessor, suporte a aplicações descentralizadas (dApp) em DeFi, IA verificável e compatibilidade entre cadeias. O projeto visa fornecer uma infraestrutura robusta para o Web3, permitindo o processamento de dados em larga escala enquanto protege a privacidade e a segurança. Fundada por Ismael Hishon-Rezaizadeh, a Lagrange colabora com operadores de nós de topo como Coinbase, Kraken e OKX, ao mesmo tempo que se integra com a EigenLayer para aproveitar mais de 29 bilhões de dólares em ETH retidos—garantindo a descentralização e a segurança. Com tecnologias como Reckle Trees e DeepProve, Lagrange está a redefinir a forma como a blockchain processa cálculos complexos, desde verificação de IA até governança de cadeia cruzada. A Lagrange Labs é suportada por uma equipa de especialistas em criptografia, blockchain e IA. Além do CEO Ismael Hishon-Rezaizadeh, esta equipa inclui figuras notáveis como Babis Papamanthou - um criptógrafo famoso, que lidera a pesquisa sobre Reckle Trees e tecnologia ZK avançada. O grupo do projeto é composto por cerca de 200 engenheiros e pesquisadores, com publicações apresentadas em conferências de destaque como a SBC'2023. Lagrange colaborou com 85 operadores de nós e formou alianças importantes para expandir seu ecossistema: ZKsync: Delegar 75% da sua necessidade de comprovação à Rede de Comprovação Lagrange durante dois anos. Polymer Labs: Suporte à interoperabilidade entre cadeias através do protocolo IBC. Base, Frax Finance, Mantle Network, Omni Network, AltLayer: Conjunto de coprocessadores ZK integrados para aplicações DeFi. Crestal Network, OpenLedgerHQ, Hetu Protocol, LayerOnEth, Holonym: Colaboração em IA verificável, focada na propriedade da IA e pesquisa transparente. A Lagrange está a ter um impacto forte nos domínios da AI e Web3, com mais de 3,7 milhões de inferências de AI verificadas e 11 milhões de provas geradas, demonstrando a capacidade de grande escala no processamento e verificação de AI. Esta plataforma atraiu mais de 140.000 utilizadores independentes do DeepProve, refletindo as aplicações práticas e a confiança que a comunidade lhe atribui. A tecnologia da Lagrange está implementada em projetos de ponta como NVIDIA, Intel, Sentient, 0G, Gaia, Mira, Billions, OpenLedger e muitas outras organizações, provando a capacidade de integração flexível e eficaz no ecossistema de IA e Web3. Lagrange também recebeu suporte de alguns dos investidores mais famosos da indústria, incluindo Founders Fund, Polychain Capital, 1kx, Hack VC, CMT Digital, DAO5, NGC Ventures e Delphi Digital, reforçando a posição tecnológica e financeira do projeto no mercado global. Sobre o token LA LA é o token utilitário do projeto Lagrange, emitido pelo Fundo Lagrange para suportar a operação da rede e incentivar a comunidade. Ele desempenha um papel central no ecossistema—desde pagamentos até a prova ZK e participação na governança descentralizada. O token LA foi projetado para promover a participação equitativa, impedindo a dominação de baleias ou bots, e alinhando-se com a filosofia descentralizada do projeto. Nome do token: LABSímbolo: LABlockchain: Integrado com cadeias como Ethereum e ZKsyncOferta total: 1.000.000.000 LA Alocação: Airdrop: 10% Fundo Lagrange: 11,3% Investidores: 18,54% Comunidade e ecossistema: 34,78% Contribuintes: 25,39% Utilitário: Taxa de verificação: Pagamento para as verificações ZK na redeGestão: Participação nas decisões tomadas pelo Fundo LagrangeIncentivos: Recompensa para operadores e usuários de nósIntegração do ecossistema: Suporte a DeFi e aplicações de IA que podem ser verificadas DeepProve de Lagrange: Desbloqueie a confiança na IA com provas criptográficas A Lagrange Labs apresenta o DeepProve — uma estrutura de computação de IA que utiliza tecnologia de conhecimento zero (ZK) para verificação da saída do modelo — proporcionando confiabilidade e segurança sem precedentes na inteligência artificial descentralizada. Desafios da confiança na IA À medida que a inteligência artificial (AI) é cada vez mais integrada na vida cotidiana, a questão da confiabilidade dos resultados gerados pela IA torna-se urgente. Como podemos garantir que os resultados dos modelos de IA sejam precisos e confiáveis? Os métodos de verificação tradicionais geralmente exigem acesso a informações modelares sensíveis, o que representa o risco de divulgação de segredos comerciais. Por outro lado, as soluções focadas na segurança costumam ser demasiado complexas para o usuário comum. Anteriormente, a confiança em IA baseava-se principalmente em garantias de organizações, faltando uma plataforma técnica transparente. O DeepProve da Lagrange Labs, lançado em março, mudou isso ao usar provas criptográficas para verificação da saída da IA, garantindo a precisão sem depender de promessas ou políticas de terceiros. DeepProve: Verificação de IA com tecnologia ZK DeepProve é uma estrutura de computação de aprendizado de máquina sem conhecimento (zkML) que prova "a saída Y foi gerada ao executar o modelo na entrada X" sem revelar os pesos do modelo. Esta tecnologia oferece uma combinação perfeita entre a capacidade de verificação e a privacidade, adequada para todas as aplicações de IA. Comparado com soluções zkML básicas, o DeepProve é até 1.000 vezes mais rápido na geração de provas, 671 vezes mais rápido na verificação e 1.150 vezes mais rápido no processo de configuração inicial. O processo de trabalho da DeepProve inclui três etapas principais: Pré-processamento: O modelo de IA é exportado como um arquivo ONNX juntamente com os dados de entrada de exemplo. O DeepProve analisa o gráfico ONNX, cria uma versão quantizada do modelo e gera chaves para a parte que prova e a parte que verifica. Esta etapa de configuração é realizada apenas uma vez. Geração de provas: O DeepProve executa o modelo com entradas específicas, registrando o rastreamento de execução de cada nó da rede neural. Cada nó é provado criptograficamente, e as provas individuais são combinadas em uma única prova concisa. Verificação: Usando a entrada, a saída, o compromisso do modelo ( uma representação única do modelo sem revelar detalhes ) e a chave de verificação, o DeepProve valida o processo de raciocínio sem precisar acessar os dados de entrada ou o próprio modelo. Este processo simplifica a integração para os desenvolvedores: exportar o modelo para ONNX, configurar uma vez, criar provas e verificar a inferência de IA em qualquer lugar. Rede de verificação de Lagrange: Desempenho escalável e otimização DeepProve aproveita a Lagrange Prover Network (LPN), uma nuvem descentralizada composta por nós de prova especializados. Esses nós geram provas ZK sob demanda, enquanto os verificadores leves validarão os resultados. O LPN permite que o DeepProve divida a inferência de IA em partes menores, provando cada parte em paralelo em várias máquinas e compilando-as em uma única prova. Esta arquitetura não só elimina os pontos de estrangulamento, mas também reduz o custo por prova, garantindo a descentralização e otimizando para modelos ou hardware específicos, como GPU ou ASIC. Com a crescente demanda por IA que pode ser verificada, o DeepProve continua a manter um alto desempenho e escalabilidade. O mecanismo DARA para a alocação otimizada de recursos DeepProve utiliza o mecanismo de Alocação de Recursos de Leilão Duplo (DARA) no LPN para alocar recursos de forma eficiente. DARA utiliza um algoritmo de alocação baseado em lotes, classificando os pedidos de prova de acordo com o nível de disposição a pagar e os nós de prova de acordo com o custo por ciclo de cálculo. Este mecanismo garante preços justos: os clientes pagam o valor mínimo necessário para vencer o leilão, enquanto os nós Prover recebem um preço competitivo no mercado. Isso cria um mercado transparente e eficiente, não afetado por monopólios. A tecnologia central da Lagrange Lagrange destaca-se com as tecnologias avançadas que moldam o futuro do blockchain e da IA: Zero-Knowledge Proofs (ZK): Tecnologia central que permite a verificação de cálculos sem divulgar dados, garantindo privacidade e segurança. Reckle Trees: Estrutura de dados proprietária que ajuda a melhorar as atualizações de prova ZK; apresentada em conferências de criptografia como CCS'2024. DeepProve: Biblioteca de aprendizado de máquina ZK para verificação de IA rapidamente, suportando aplicações como prevenção de deepfake e pesquisa de IA transparente. Integração EigenLayer: Aproveitando mais de 29 bilhões de dólares em ETH mantidos para aumentar a segurança e a escalabilidade. Computação super paralela: Distribuindo tarefas de computação por toda a rede para otimizar o desempenho para dApp. Através da combinação perfeita destas inovações, a Lagrange resolve os desafios de desempenho e custo na blockchain, ao mesmo tempo que abre novas aplicações em IA e DeFi. ♡𝐥𝐢𝐤𝐞💬 ➤ @lagrangedev #lagrange $LA {spot}(LAUSDT)