Lagrange є платформою блокчейн, яка зосереджена на розширенні масштабів обчислень через ZK Prover Network та ZK Coprocessor, підтримує децентралізовані додатки (dApp) у DeFi, AI може верифікація та сумісність між ланцюгами.
Проект має на меті забезпечити потужну інфраструктуру для Web3, що дозволяє обробляти великі обсяги даних, одночасно захищаючи конфіденційність і безпеку.
Заснована Ісмаїлом Хішон-Резайзаде, Lagrange співпрацює з провідними операторами вузлів, такими як Coinbase, Kraken та OKX, а також інтегрується з EigenLayer для використання більш ніж 29 мільярдів доларів США ETH, що зберігається — забезпечуючи децентралізацію та безпеку.
З такими технологіями, як Reckle Trees та DeepProve, Lagrange переосмислює, як блокчейн обробляє складні обчислення, від верифікації штучного інтелекту до управління крос-ланцюгами.
Lagrange Labs підтримається командою експертів у галузі криптографії, блокчейну та ШІ. Окрім CEO Ismael Hishon-Rezaizadeh, ця команда також включає помітних особистостей, таких як Babis Papamanthou - відомий криптограф, який очолює дослідження Reckle Trees та передових технологій ZK.
Група проєкту складається приблизно з 200 інженерів та дослідників, з публікаціями, представленими на відомих конференціях, таких як SBC'2023.
Lagrange співпрацював з 85 операторами вузлів і сформував важливі альянси для розширення своєї екосистеми:
ZKsync: Довірити 75% своїх потреб у верифікації Мережі верифікації Лагранжа протягом двох років. Polymer Labs: Підтримка міжланцюгової взаємодії через протокол IBC. Base, Frax Finance, Mantle Network, Omni Network, AltLayer: Інтегрований ZK ко-продюсер для додатків DeFi. Crestal Network, OpenLedgerHQ, Hetu Protocol, LayerOnEth, Holonym: Співпраця в сфері AI, що може бути верифікованим, зосереджена на володінні AI та прозорих дослідженнях.
Lagrange створює потужний вплив у сфері AI та Web3 з понад 3,7 мільйонами верифікованих AI висновків та 11 мільйонами створених доказів, що підтверджує можливості великомасштабної обробки та верифікації AI. Ця платформа залучила понад 140 000 незалежних користувачів DeepProve, що відображає практичні застосування та довіру, яку спільнота має до неї.
Технології Lagrange реалізовані в провідних проектах, таких як NVIDIA, Intel, Sentient, 0G, Gaia, Mira, Billions, OpenLedger та багатьох інших організаціях, що підтверджує їхню гнучкість та ефективність інтеграції в екосистемі AI та Web3.
Lagrange також отримав підтримку від деяких з найвідоміших інвесторів у галузі, включаючи Founders Fund, Polychain Capital, 1kx, Hack VC, CMT Digital, DAO5, NGC Ventures та Delphi Digital, зміцнюючи технологічну та фінансову позицію проекту на світовому ринку.
Про токен LA
LA є утилітарним токеном проекту Lagrange, випущеним Фондом Lagrange для підтримки мережевої діяльності та заохочення спільноти.
Вона відіграє центральну роль в екосистемі — від платежів до ZK-доказів і участі в децентралізованому управлінні. Токен LA був розроблений для сприяння справедливій участі, запобігання домінуванню китів або ботів і відповідає децентралізованій філософії проекту.
Назва токена: LAB
Символ: LAB
блокчейн: Інтегровано з такими мережами, як Ethereum та ZKsync
Загальна пропозиція: 1.000.000.000 LA
Розподіл:
Airdrop: 10%Фонд Лагранжа: 11,3%Інвестори: 18,54%Спільнота та екосистема: 34,78%Учасники: 25,39%
Утиліта:
Плата за верифікацію: Оплата за ZK верифікації в мережі
Управління: Участь у рішеннях, які приймає Фонд Лагранжа
Заохочення: Нагорода для операторів і користувачів вузлів
Інтеграція екосистеми: Підтримка DeFi та AI додатків, які можуть пройти верифікацію
DeepProve від Lagrange: Розблокування довіри до ШІ за допомогою криптографічних доказів
Lagrange Labs представляє DeepProve — рамки обчислень AI, які використовують технологію нульових знань (ZK) для верифікації виходу моделі — що забезпечує небачену надійність та безпеку в децентралізованому штучному інтелекті.
Виклики довіри до ШІ
Коли штучний інтелект (AI) все більше інтегрується в повсякденне життя, питання про надійність результатів, що генеруються AI, стає нагальним. Як ми можемо забезпечити точність і надійність результатів від моделей AI?
Традиційні методи верифікації зазвичай вимагають доступу до чутливої інформації про моделі, що створює ризик витоку комерційної таємниці. З іншого боку, рішення, орієнтовані на безпеку, часто занадто складні для звичайних користувачів.
Раніше довіра до ШІ в основному ґрунтувалася на гарантіях з боку організацій, бракувало прозорої технічної основи. DeepProve від Lagrange Labs, запущений у березні, змінив це, використовуючи криптографічні докази для верифікації виходу ШІ, гарантуючи точність без необхідності покладатися на обіцянки або політику третіх сторін.
DeepProve: Верифікація AI за допомогою технології ZK
DeepProve є фреймворком для обчислень з нульовим знанням (zkML), що підтверджує "вихід Y був отриманий шляхом запуску моделі на вході X", не розкриваючи ваги моделі.
Ця технологія забезпечує ідеальне поєднання можливостей верифікації та конфіденційності, що підходить для всіх додатків AI. Порівняно з базовими рішеннями zkML, DeepProve швидший до 1.000 разів у створенні доказів, швидший на 671 раз у верифікації та швидший на 1.150 разів у процесі початкового налаштування.
Процес роботи DeepProve складається з трьох основних етапів:
Передобробка: Модель AI експортується у форматі файлу ONNX разом із зразковими вхідними даними. DeepProve аналізує граф ONNX, створює квантовану версію моделі та генерує ключ для сторони доказу та сторони верифікації. Цей етап налаштування виконується лише один раз. Генерація доказів: DeepProve запускає модель на конкретних вхідних даних, фіксуючи слід виконання кожного вузла нейронної мережі. Кожен вузол підтверджується криптографічно, а окремі докази об'єднуються в єдине, стисле доказ. Верифікація: Використовуючи вхідні дані, вихідні дані, зобов'язання моделі (, унікальне представлення моделі без розкриття деталей ) та ключа верифікації, DeepProve підтверджує процес міркування без доступу до вхідних даних або самої моделі.
Цей процес спрощує інтеграцію для розробників: експортувати модель в ONNX, виконати одноразову настройку, створити доказ та верифікувати AI-інференцію в будь-якому місці.
Мережа верифікації Лагранжа: Ефективність, що може бути розширена та оптимізована
DeepProve використовує Lagrange Prover Network (LPN), децентралізоване хмарне середовище, що складається з спеціалізованих вузлів для верифікації.
Ці вузли генерують ZK-докази на вимогу, в той час як легкі верифікатори перевіряють результати. LPN дозволяє DeepProve розбивати висновки ШІ на менші частини, доводячи кожну частину паралельно на багатьох машинах і підсумовуючи їх в єдиний доказ.
Ця архітектура не лише усуває вузькі місця, але й зменшує витрати на кожне підтвердження, забезпечуючи децентралізацію та оптимізацію для специфічних моделей або апаратних засобів, таких як GPU або ASIC. Коли попит на штучний інтелект, що потребує верифікації, зростає, DeepProve все ще підтримує високу продуктивність та масштабованість.
Механізм DARA для оптимального розподілу ресурсів
DeepProve використовує механізм Розподілу Ресурсів Подвійного Аукціону (DARA) у LPN для ефективного розподілу ресурсів. DARA використовує алгоритм розподілу на основі пакетів, ранжуючи вимоги до верифікації за рівнем готовності до оплати і вузли верифікації за витратами на кожен обчислювальний цикл.
Цей механізм забезпечує чесну ціну: клієнти сплачують мінімально необхідну суму для виграшу тендеру, в той час як вузли Prover отримують конкурентоспроможну ціну на ринку. Це створює прозорий та ефективний ринок, не підданий монополії.
Ключова технологія Lagrange
Lagrange вирізняється передовими технологіями, що формують майбутнє блокчейну та ШІ:
Докази з нульовим розкриттям (ZK): Ключова технологія, що дозволяє верифікувати обчислення без розкриття даних, забезпечуючи конфіденційність та безпеку. Reckle Trees: Приватна структура даних, що покращує оновлення доказів ZK; представлена на криптографічних конференціях, таких як CCS'2024. DeepProve: Бібліотека машинного навчання ZK для швидкої верифікації AI, підтримує застосунки, такі як запобігання deepfake та дослідження прозорості AI. Інтеграція EigenLayer: Використання понад 29 мільярдів доларів ETH, що зберігаються, для посилення безпеки та масштабованості. Суперпаралельні обчислення: Розподіл обчислювальних завдань по всій мережі для оптимізації продуктивності децентралізованих додатків.
Завдяки безшовному поєднанню цих інновацій, Lagrange вирішує проблеми з продуктивністю та витратами в блокчейні, одночасно відкриваючи нові можливості в AI та DeFi.
♡подобається💬 ➤ @lagrangedev #lagrange $LA
{спот}(LAUSDT)
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Дослідження передової системи ZK Лагранжа
Lagrange є платформою блокчейн, яка зосереджена на розширенні масштабів обчислень через ZK Prover Network та ZK Coprocessor, підтримує децентралізовані додатки (dApp) у DeFi, AI може верифікація та сумісність між ланцюгами. Проект має на меті забезпечити потужну інфраструктуру для Web3, що дозволяє обробляти великі обсяги даних, одночасно захищаючи конфіденційність і безпеку. Заснована Ісмаїлом Хішон-Резайзаде, Lagrange співпрацює з провідними операторами вузлів, такими як Coinbase, Kraken та OKX, а також інтегрується з EigenLayer для використання більш ніж 29 мільярдів доларів США ETH, що зберігається — забезпечуючи децентралізацію та безпеку. З такими технологіями, як Reckle Trees та DeepProve, Lagrange переосмислює, як блокчейн обробляє складні обчислення, від верифікації штучного інтелекту до управління крос-ланцюгами. Lagrange Labs підтримається командою експертів у галузі криптографії, блокчейну та ШІ. Окрім CEO Ismael Hishon-Rezaizadeh, ця команда також включає помітних особистостей, таких як Babis Papamanthou - відомий криптограф, який очолює дослідження Reckle Trees та передових технологій ZK. Група проєкту складається приблизно з 200 інженерів та дослідників, з публікаціями, представленими на відомих конференціях, таких як SBC'2023. Lagrange співпрацював з 85 операторами вузлів і сформував важливі альянси для розширення своєї екосистеми: ZKsync: Довірити 75% своїх потреб у верифікації Мережі верифікації Лагранжа протягом двох років. Polymer Labs: Підтримка міжланцюгової взаємодії через протокол IBC. Base, Frax Finance, Mantle Network, Omni Network, AltLayer: Інтегрований ZK ко-продюсер для додатків DeFi. Crestal Network, OpenLedgerHQ, Hetu Protocol, LayerOnEth, Holonym: Співпраця в сфері AI, що може бути верифікованим, зосереджена на володінні AI та прозорих дослідженнях. Lagrange створює потужний вплив у сфері AI та Web3 з понад 3,7 мільйонами верифікованих AI висновків та 11 мільйонами створених доказів, що підтверджує можливості великомасштабної обробки та верифікації AI. Ця платформа залучила понад 140 000 незалежних користувачів DeepProve, що відображає практичні застосування та довіру, яку спільнота має до неї. Технології Lagrange реалізовані в провідних проектах, таких як NVIDIA, Intel, Sentient, 0G, Gaia, Mira, Billions, OpenLedger та багатьох інших організаціях, що підтверджує їхню гнучкість та ефективність інтеграції в екосистемі AI та Web3. Lagrange також отримав підтримку від деяких з найвідоміших інвесторів у галузі, включаючи Founders Fund, Polychain Capital, 1kx, Hack VC, CMT Digital, DAO5, NGC Ventures та Delphi Digital, зміцнюючи технологічну та фінансову позицію проекту на світовому ринку. Про токен LA LA є утилітарним токеном проекту Lagrange, випущеним Фондом Lagrange для підтримки мережевої діяльності та заохочення спільноти. Вона відіграє центральну роль в екосистемі — від платежів до ZK-доказів і участі в децентралізованому управлінні. Токен LA був розроблений для сприяння справедливій участі, запобігання домінуванню китів або ботів і відповідає децентралізованій філософії проекту. Назва токена: LAB Символ: LAB блокчейн: Інтегровано з такими мережами, як Ethereum та ZKsync Загальна пропозиція: 1.000.000.000 LA Розподіл: Airdrop: 10%Фонд Лагранжа: 11,3%Інвестори: 18,54%Спільнота та екосистема: 34,78%Учасники: 25,39% Утиліта: Плата за верифікацію: Оплата за ZK верифікації в мережі Управління: Участь у рішеннях, які приймає Фонд Лагранжа Заохочення: Нагорода для операторів і користувачів вузлів Інтеграція екосистеми: Підтримка DeFi та AI додатків, які можуть пройти верифікацію DeepProve від Lagrange: Розблокування довіри до ШІ за допомогою криптографічних доказів Lagrange Labs представляє DeepProve — рамки обчислень AI, які використовують технологію нульових знань (ZK) для верифікації виходу моделі — що забезпечує небачену надійність та безпеку в децентралізованому штучному інтелекті. Виклики довіри до ШІ Коли штучний інтелект (AI) все більше інтегрується в повсякденне життя, питання про надійність результатів, що генеруються AI, стає нагальним. Як ми можемо забезпечити точність і надійність результатів від моделей AI? Традиційні методи верифікації зазвичай вимагають доступу до чутливої інформації про моделі, що створює ризик витоку комерційної таємниці. З іншого боку, рішення, орієнтовані на безпеку, часто занадто складні для звичайних користувачів. Раніше довіра до ШІ в основному ґрунтувалася на гарантіях з боку організацій, бракувало прозорої технічної основи. DeepProve від Lagrange Labs, запущений у березні, змінив це, використовуючи криптографічні докази для верифікації виходу ШІ, гарантуючи точність без необхідності покладатися на обіцянки або політику третіх сторін. DeepProve: Верифікація AI за допомогою технології ZK DeepProve є фреймворком для обчислень з нульовим знанням (zkML), що підтверджує "вихід Y був отриманий шляхом запуску моделі на вході X", не розкриваючи ваги моделі. Ця технологія забезпечує ідеальне поєднання можливостей верифікації та конфіденційності, що підходить для всіх додатків AI. Порівняно з базовими рішеннями zkML, DeepProve швидший до 1.000 разів у створенні доказів, швидший на 671 раз у верифікації та швидший на 1.150 разів у процесі початкового налаштування. Процес роботи DeepProve складається з трьох основних етапів: Передобробка: Модель AI експортується у форматі файлу ONNX разом із зразковими вхідними даними. DeepProve аналізує граф ONNX, створює квантовану версію моделі та генерує ключ для сторони доказу та сторони верифікації. Цей етап налаштування виконується лише один раз. Генерація доказів: DeepProve запускає модель на конкретних вхідних даних, фіксуючи слід виконання кожного вузла нейронної мережі. Кожен вузол підтверджується криптографічно, а окремі докази об'єднуються в єдине, стисле доказ. Верифікація: Використовуючи вхідні дані, вихідні дані, зобов'язання моделі (, унікальне представлення моделі без розкриття деталей ) та ключа верифікації, DeepProve підтверджує процес міркування без доступу до вхідних даних або самої моделі. Цей процес спрощує інтеграцію для розробників: експортувати модель в ONNX, виконати одноразову настройку, створити доказ та верифікувати AI-інференцію в будь-якому місці. Мережа верифікації Лагранжа: Ефективність, що може бути розширена та оптимізована DeepProve використовує Lagrange Prover Network (LPN), децентралізоване хмарне середовище, що складається з спеціалізованих вузлів для верифікації. Ці вузли генерують ZK-докази на вимогу, в той час як легкі верифікатори перевіряють результати. LPN дозволяє DeepProve розбивати висновки ШІ на менші частини, доводячи кожну частину паралельно на багатьох машинах і підсумовуючи їх в єдиний доказ. Ця архітектура не лише усуває вузькі місця, але й зменшує витрати на кожне підтвердження, забезпечуючи децентралізацію та оптимізацію для специфічних моделей або апаратних засобів, таких як GPU або ASIC. Коли попит на штучний інтелект, що потребує верифікації, зростає, DeepProve все ще підтримує високу продуктивність та масштабованість. Механізм DARA для оптимального розподілу ресурсів DeepProve використовує механізм Розподілу Ресурсів Подвійного Аукціону (DARA) у LPN для ефективного розподілу ресурсів. DARA використовує алгоритм розподілу на основі пакетів, ранжуючи вимоги до верифікації за рівнем готовності до оплати і вузли верифікації за витратами на кожен обчислювальний цикл. Цей механізм забезпечує чесну ціну: клієнти сплачують мінімально необхідну суму для виграшу тендеру, в той час як вузли Prover отримують конкурентоспроможну ціну на ринку. Це створює прозорий та ефективний ринок, не підданий монополії. Ключова технологія Lagrange Lagrange вирізняється передовими технологіями, що формують майбутнє блокчейну та ШІ: Докази з нульовим розкриттям (ZK): Ключова технологія, що дозволяє верифікувати обчислення без розкриття даних, забезпечуючи конфіденційність та безпеку. Reckle Trees: Приватна структура даних, що покращує оновлення доказів ZK; представлена на криптографічних конференціях, таких як CCS'2024. DeepProve: Бібліотека машинного навчання ZK для швидкої верифікації AI, підтримує застосунки, такі як запобігання deepfake та дослідження прозорості AI. Інтеграція EigenLayer: Використання понад 29 мільярдів доларів ETH, що зберігаються, для посилення безпеки та масштабованості. Суперпаралельні обчислення: Розподіл обчислювальних завдань по всій мережі для оптимізації продуктивності децентралізованих додатків. Завдяки безшовному поєднанню цих інновацій, Lagrange вирішує проблеми з продуктивністю та витратами в блокчейні, одночасно відкриваючи нові можливості в AI та DeFi. ♡подобається💬 ➤ @lagrangedev #lagrange $LA {спот}(LAUSDT)