Lagrange является платформой блокчейн, сосредоточенной на расширении масштабов вычислений через ZK Prover Network и ZK Coprocessor, поддерживающей децентрализованные приложения (dApp) в DeFi, AI может верификация и совместимость между цепями.
Проект направлен на обеспечение мощной инфраструктуры для Web3, позволяя обрабатывать большие объемы данных при этом защищая конфиденциальность и безопасность.
Основанная Исмаэлем Хишоном-Резаизаде, Lagrange сотрудничает с ведущими операторами узлов, такими как Coinbase, Kraken и OKX, одновременно интегрируясь с EigenLayer, чтобы использовать более 29 миллиардов долларов ETH, находящихся в резерве — обеспечивая децентрализованность и безопасность.
С такими технологиями, как Reckle Trees и DeepProve, Lagrange переопределяет способ, которым блокчейн обрабатывает сложные вычисления, от верификации ИИ до управления кросс-чейн.
Lagrange Labs поддерживается командой экспертов в области криптографии, блокчейна и ИИ. Помимо CEO Исмаэля Хишон-Резайзаде, команда также включает в себя таких выдающихся личностей, как Бабис Папаманту - известный криптограф, возглавляющий исследования по Reckle Trees и передовым технологиям ZK.
Группа проекта состоит из около 200 инженеров и исследователей, с публикациями, представленными на таких известных конференциях, как SBC'2023.
Lagrange сотрудничала с 85 операторами узлов и сформировала важные альянсы для расширения своей экосистемы:
ZKsync: Делегирование 75% своей потребности в верификации Сети верификации Лагранжа на протяжении двух лет. Polymer Labs: Поддержка межцепочной совместимости через протокол IBC. Base, Frax Finance, Mantle Network, Omni Network, AltLayer: Интегрированный ZK ко-просессор для DeFi приложений. Crestal Network, OpenLedgerHQ, Hetu Protocol, LayerOnEth, Holonym: Сотрудничество по верифицируемому ИИ, сосредоточенное на праве собственности на ИИ и прозрачных исследованиях.
Lagrange оказывает значительное влияние в области ИИ и Web3 с более чем 3,7 миллиона проверенных ИИ-выводов и 11 миллионов созданных доказательств, что демонстрирует способность масштабной обработки и верификации ИИ. Эта платформа привлекла более 140 000 независимых пользователей DeepProve, что отражает реальные приложения и доверие, которое сообщество ей оказывает.
Технология Lagrange внедрена в ведущие проекты, такие как NVIDIA, Intel, Sentient, 0G, Gaia, Mira, Billions, OpenLedger и многие другие организации, что подтверждает ее гибкость и эффективность интеграции в экосистему AI и Web3.
Lagrange также получил поддержку от некоторых из самых известных инвесторов в отрасли, включая Founders Fund, Polychain Capital, 1kx, Hack VC, CMT Digital, DAO5, NGC Ventures и Delphi Digital, что укрепляет технологическую и финансовую позицию проекта на мировом рынке.
О токене LA
LA является утилитным токеном проекта Lagrange, выпущенным Фондом Lagrange для поддержки сетевой деятельности и поощрения сообщества.
Он играет центральную роль в экосистеме — от платежей до доказательства ZK и участия в децентрализованном управлении. Токен LA разработан для стимулирования справедливого участия, предотвращения доминирования китов или ботов и соответствует децентрализованной философии проекта.
Название токена: LAБуквенный символ: LABлокчейн: Интегрирован с такими цепочками, как Ethereum и ZKsyncОбщее предложение: 1.000.000.000 LA
Распределение:
Airdrop: 10%Фонд Лагранжа: 11,3%Инвестор: 18,54%Сообщество и экосистема: 34,78%Вкладчик: 25,39%
Утилита:
Комиссия за верификацию: Платежи за ZK-верификации в сетиУправление: Участие в решениях, принимаемых Фондом ЛагранжаПоощрение: Награды для операторов и пользователей узловИнтеграция экосистемы: Поддержка DeFi и AI-приложений с возможностью верификации
DeepProve от Lagrange: Открытие доверия к ИИ с помощью криптографических доказательств
Lagrange Labs представляет DeepProve — фреймворк вычислительного ИИ, использующий технологию нулевых знаний (ZK) для верификации выходных данных модели — обеспечивая беспрецедентную надежность и безопасность в децентрализованном искусственном интеллекте.
Вызов доверия к ИИ
Когда искусственный интеллект (AI) все больше интегрируется в повседневную жизнь, вопрос о надежности результатов, создаваемых ИИ, становится актуальным. Как мы можем гарантировать, что результаты от моделей ИИ точны и надежны?
Традиционные методы верификации часто требуют доступа к чувствительной информации о моделях, что создает риск утечки коммерческой тайны. С другой стороны, решения, ориентированные на безопасность, часто слишком сложны для обычных пользователей.
Ранее доверие к ИИ в основном основывалось на гарантиях со стороны организаций, отсутствовала прозрачная техническая основа. DeepProve от Lagrange Labs, запущенный в марте, изменил это, используя криптографические доказательства для верификации вывода ИИ, обеспечивая точность без необходимости полагаться на обещания или политику третьих сторон.
DeepProve: Верификация ИИ с помощью технологии ZK
DeepProve — это беззнание вычислительный фреймворк машинного обучения (zkML), который доказывает, что "выход Y был сгенерирован путем запуска модели на входе X", не раскрывая веса модели.
Эта технология обеспечивает идеальное сочетание возможностей верификации и конфиденциальности, подходящее для любых приложений ИИ. По сравнению с базовыми решениями zkML, DeepProve быстрее до 1.000 раз в создании доказательств, быстрее в 671 раз в верификации и быстрее в 1.150 раз в процессе первоначальной настройки.
Процесс работы DeepProve включает три основных этапа:
Предварительная обработка: Модель ИИ экспортируется в виде файла ONNX вместе с образцами входных данных. DeepProve анализирует граф ONNX, создает квантованную версию модели и генерирует ключ для стороны доказательства и стороны верификации. Этот этап настройки выполняется только один раз. Создание доказательства: DeepProve запускает модель на конкретных входных данных, записывая трассировку выполнения каждого узла нейронной сети. Каждый узел подтверждается криптографически, и отдельные доказательства объединяются в одно уникальное и лаконичное доказательство. Верификация: Используя входные данные, выходные данные, обязательство модели ( уникальное представление модели без раскрытия деталей ) и ключа верификации, DeepProve подтверждает процесс вывода без доступа к входным данным или самой модели.
Этот процесс упрощает интеграцию для разработчиков: экспортируйте модель в ONNX, выполните одноразовую настройку, создайте доказательство и верифицируйте выводы ИИ в любом месте.
Сеть верификации Лагранжа: Производительность, которая может быть масштабирована и оптимизирована
DeepProve использует Lagrange Prover Network (LPN), облако, состоящее из специализированных узлов для верификации.
Эти узлы создают ZK-доказательства по запросу, в то время как легкие проверщики будут проверять результаты. LPN позволяет DeepProve разбивать AI-вывод на меньшие части, доказывая каждую часть параллельно на нескольких машинах и объединяя их в одно доказательство.
Эта архитектура не только устраняет узкие места, но и снижает стоимость каждого доказательства, обеспечивая децентрализацию и оптимизацию для конкретных моделей или оборудования, таких как GPU или ASIC. С ростом спроса на AI, который можно верифицировать, DeepProve продолжает поддерживать высокую производительность и масштабируемость.
Механизм DARA для оптимального распределения ресурсов
DeepProve использует механизм Розыгрыша Ресурсов с Двойной Аукцией (DARA) в LPN для эффективного распределения ресурсов. DARA использует алгоритм распределения на основе пакетов, ранжируя требования к верификации по уровню готовности платить и узлы верификации по стоимости за каждый вычислительный цикл.
Этот механизм обеспечивает справедливую цену: клиенты платят минимально необходимую сумму для выигрыша в торгах, в то время как узлы Prover получают конкурентоспособную рыночную цену. Это создает прозрачный и эффективный рынок, не подверженный монополии.
Ядро технологии Lagrange
Lagrange выделяется передовыми технологиями, формирующими будущее блокчейна и ИИ:
Доказательства с нулевым разглашением (ZK): Основная технология, позволяющая верификацию вычислений без раскрытия данных, обеспечивая конфиденциальность и безопасность. Reckle Trees: Эксклюзивная структура данных, помогающая улучшить обновления ZK-доказательств; представлена на криптографических конференциях, таких как CCS'2024. DeepProve: Библиотека машинного обучения ZK для быстрой верификации ИИ, поддерживающая такие приложения, как предотвращение deepfake и прозрачные исследования ИИ. Интеграция EigenLayer: Использование более 29 миллиардов долларов ETH, удерживаемых для повышения безопасности и масштабируемости. Гиперпараллельные вычисления: Распределение вычислительных задач по всей сети для оптимизации производительности dApp.
Посредством бесшовного сочетания этих нововведений Lagrange решает проблемы производительности и затрат в блокчейне, одновременно открывая новые приложения в AI и DeFi.
♡нравится💬 ➤ @lagrangedev #lagrange $LA
{спот}(LAUSDT)
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» .
Исследуйте передовую систему ZK Lagrange
Lagrange является платформой блокчейн, сосредоточенной на расширении масштабов вычислений через ZK Prover Network и ZK Coprocessor, поддерживающей децентрализованные приложения (dApp) в DeFi, AI может верификация и совместимость между цепями. Проект направлен на обеспечение мощной инфраструктуры для Web3, позволяя обрабатывать большие объемы данных при этом защищая конфиденциальность и безопасность. Основанная Исмаэлем Хишоном-Резаизаде, Lagrange сотрудничает с ведущими операторами узлов, такими как Coinbase, Kraken и OKX, одновременно интегрируясь с EigenLayer, чтобы использовать более 29 миллиардов долларов ETH, находящихся в резерве — обеспечивая децентрализованность и безопасность. С такими технологиями, как Reckle Trees и DeepProve, Lagrange переопределяет способ, которым блокчейн обрабатывает сложные вычисления, от верификации ИИ до управления кросс-чейн. Lagrange Labs поддерживается командой экспертов в области криптографии, блокчейна и ИИ. Помимо CEO Исмаэля Хишон-Резайзаде, команда также включает в себя таких выдающихся личностей, как Бабис Папаманту - известный криптограф, возглавляющий исследования по Reckle Trees и передовым технологиям ZK. Группа проекта состоит из около 200 инженеров и исследователей, с публикациями, представленными на таких известных конференциях, как SBC'2023. Lagrange сотрудничала с 85 операторами узлов и сформировала важные альянсы для расширения своей экосистемы: ZKsync: Делегирование 75% своей потребности в верификации Сети верификации Лагранжа на протяжении двух лет. Polymer Labs: Поддержка межцепочной совместимости через протокол IBC. Base, Frax Finance, Mantle Network, Omni Network, AltLayer: Интегрированный ZK ко-просессор для DeFi приложений. Crestal Network, OpenLedgerHQ, Hetu Protocol, LayerOnEth, Holonym: Сотрудничество по верифицируемому ИИ, сосредоточенное на праве собственности на ИИ и прозрачных исследованиях. Lagrange оказывает значительное влияние в области ИИ и Web3 с более чем 3,7 миллиона проверенных ИИ-выводов и 11 миллионов созданных доказательств, что демонстрирует способность масштабной обработки и верификации ИИ. Эта платформа привлекла более 140 000 независимых пользователей DeepProve, что отражает реальные приложения и доверие, которое сообщество ей оказывает. Технология Lagrange внедрена в ведущие проекты, такие как NVIDIA, Intel, Sentient, 0G, Gaia, Mira, Billions, OpenLedger и многие другие организации, что подтверждает ее гибкость и эффективность интеграции в экосистему AI и Web3. Lagrange также получил поддержку от некоторых из самых известных инвесторов в отрасли, включая Founders Fund, Polychain Capital, 1kx, Hack VC, CMT Digital, DAO5, NGC Ventures и Delphi Digital, что укрепляет технологическую и финансовую позицию проекта на мировом рынке. О токене LA LA является утилитным токеном проекта Lagrange, выпущенным Фондом Lagrange для поддержки сетевой деятельности и поощрения сообщества. Он играет центральную роль в экосистеме — от платежей до доказательства ZK и участия в децентрализованном управлении. Токен LA разработан для стимулирования справедливого участия, предотвращения доминирования китов или ботов и соответствует децентрализованной философии проекта. Название токена: LAБуквенный символ: LABлокчейн: Интегрирован с такими цепочками, как Ethereum и ZKsyncОбщее предложение: 1.000.000.000 LA Распределение: Airdrop: 10%Фонд Лагранжа: 11,3%Инвестор: 18,54%Сообщество и экосистема: 34,78%Вкладчик: 25,39% Утилита: Комиссия за верификацию: Платежи за ZK-верификации в сетиУправление: Участие в решениях, принимаемых Фондом ЛагранжаПоощрение: Награды для операторов и пользователей узловИнтеграция экосистемы: Поддержка DeFi и AI-приложений с возможностью верификации DeepProve от Lagrange: Открытие доверия к ИИ с помощью криптографических доказательств Lagrange Labs представляет DeepProve — фреймворк вычислительного ИИ, использующий технологию нулевых знаний (ZK) для верификации выходных данных модели — обеспечивая беспрецедентную надежность и безопасность в децентрализованном искусственном интеллекте. Вызов доверия к ИИ Когда искусственный интеллект (AI) все больше интегрируется в повседневную жизнь, вопрос о надежности результатов, создаваемых ИИ, становится актуальным. Как мы можем гарантировать, что результаты от моделей ИИ точны и надежны? Традиционные методы верификации часто требуют доступа к чувствительной информации о моделях, что создает риск утечки коммерческой тайны. С другой стороны, решения, ориентированные на безопасность, часто слишком сложны для обычных пользователей. Ранее доверие к ИИ в основном основывалось на гарантиях со стороны организаций, отсутствовала прозрачная техническая основа. DeepProve от Lagrange Labs, запущенный в марте, изменил это, используя криптографические доказательства для верификации вывода ИИ, обеспечивая точность без необходимости полагаться на обещания или политику третьих сторон. DeepProve: Верификация ИИ с помощью технологии ZK DeepProve — это беззнание вычислительный фреймворк машинного обучения (zkML), который доказывает, что "выход Y был сгенерирован путем запуска модели на входе X", не раскрывая веса модели. Эта технология обеспечивает идеальное сочетание возможностей верификации и конфиденциальности, подходящее для любых приложений ИИ. По сравнению с базовыми решениями zkML, DeepProve быстрее до 1.000 раз в создании доказательств, быстрее в 671 раз в верификации и быстрее в 1.150 раз в процессе первоначальной настройки. Процесс работы DeepProve включает три основных этапа: Предварительная обработка: Модель ИИ экспортируется в виде файла ONNX вместе с образцами входных данных. DeepProve анализирует граф ONNX, создает квантованную версию модели и генерирует ключ для стороны доказательства и стороны верификации. Этот этап настройки выполняется только один раз. Создание доказательства: DeepProve запускает модель на конкретных входных данных, записывая трассировку выполнения каждого узла нейронной сети. Каждый узел подтверждается криптографически, и отдельные доказательства объединяются в одно уникальное и лаконичное доказательство. Верификация: Используя входные данные, выходные данные, обязательство модели ( уникальное представление модели без раскрытия деталей ) и ключа верификации, DeepProve подтверждает процесс вывода без доступа к входным данным или самой модели. Этот процесс упрощает интеграцию для разработчиков: экспортируйте модель в ONNX, выполните одноразовую настройку, создайте доказательство и верифицируйте выводы ИИ в любом месте. Сеть верификации Лагранжа: Производительность, которая может быть масштабирована и оптимизирована DeepProve использует Lagrange Prover Network (LPN), облако, состоящее из специализированных узлов для верификации. Эти узлы создают ZK-доказательства по запросу, в то время как легкие проверщики будут проверять результаты. LPN позволяет DeepProve разбивать AI-вывод на меньшие части, доказывая каждую часть параллельно на нескольких машинах и объединяя их в одно доказательство. Эта архитектура не только устраняет узкие места, но и снижает стоимость каждого доказательства, обеспечивая децентрализацию и оптимизацию для конкретных моделей или оборудования, таких как GPU или ASIC. С ростом спроса на AI, который можно верифицировать, DeepProve продолжает поддерживать высокую производительность и масштабируемость. Механизм DARA для оптимального распределения ресурсов DeepProve использует механизм Розыгрыша Ресурсов с Двойной Аукцией (DARA) в LPN для эффективного распределения ресурсов. DARA использует алгоритм распределения на основе пакетов, ранжируя требования к верификации по уровню готовности платить и узлы верификации по стоимости за каждый вычислительный цикл. Этот механизм обеспечивает справедливую цену: клиенты платят минимально необходимую сумму для выигрыша в торгах, в то время как узлы Prover получают конкурентоспособную рыночную цену. Это создает прозрачный и эффективный рынок, не подверженный монополии. Ядро технологии Lagrange Lagrange выделяется передовыми технологиями, формирующими будущее блокчейна и ИИ: Доказательства с нулевым разглашением (ZK): Основная технология, позволяющая верификацию вычислений без раскрытия данных, обеспечивая конфиденциальность и безопасность. Reckle Trees: Эксклюзивная структура данных, помогающая улучшить обновления ZK-доказательств; представлена на криптографических конференциях, таких как CCS'2024. DeepProve: Библиотека машинного обучения ZK для быстрой верификации ИИ, поддерживающая такие приложения, как предотвращение deepfake и прозрачные исследования ИИ. Интеграция EigenLayer: Использование более 29 миллиардов долларов ETH, удерживаемых для повышения безопасности и масштабируемости. Гиперпараллельные вычисления: Распределение вычислительных задач по всей сети для оптимизации производительности dApp. Посредством бесшовного сочетания этих нововведений Lagrange решает проблемы производительности и затрат в блокчейне, одновременно открывая новые приложения в AI и DeFi. ♡нравится💬 ➤ @lagrangedev #lagrange $LA {спот}(LAUSDT)