مع استمرار تسرب تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي إلى مجالات حساسة مثل المالية والرعاية الصحية، أصبح كيف يمكن التحقق من نتائج نماذج الذكاء الاصطناعي مع حماية خصوصية البيانات تحديًا كبيرًا تواجهه الصناعة. وفي هذا السياق، يقدم نظام DeepProve الذي أطلقته شركة Lagrange حلًا لهذه المشكلة من خلال تقنية zk-SNARKs.
ديب بروف كنظام zkML (zk-SNARKs) الأسرع حاليًا، يعيد تعريف كفاءة وأمان التحقق من الذكاء الاصطناعي. تكمن خصوصيته في أنه نجح في إيجاد توازن بين حماية الخصوصية وزيادة السرعة. هذه التقنية لا تحافظ فقط على خصوصية zk-SNARKs، بل تتجاوز أيضًا القيود التقليدية لسرعة التقنيات القائمة على zk-SNARKs.
في التطبيقات العملية، أظهرت DeepProve إمكانيات واسعة. على سبيل المثال، في مجال الرعاية الصحية، يمكن لنموذج التشخيص القائم على الذكاء الاصطناعي استخدام DeepProve للتحقق من دقة النتائج، دون الكشف عن معلومات السجل الطبي الحساسة للمرضى. في نظام Web3 البيئي، يمكن لعقود الذكاء الاصطناعي على السلسلة إجراء تحقق من الاستنتاجات عبر DeepProve، مما يحمي بيانات إدخال المستخدم ويضمن التنفيذ الصحيح للمنطق العقدي. وفقًا للاختبارات الفعلية، فإن سرعة توليد الإثباتات في DeepProve أسرع بنسبة 30% من الأنظمة المماثلة، مما يعني أنه حتى النماذج المعقدة للذكاء الاصطناعي يمكن أن تحقق التحقق في الوقت الفعلي.
تلعب العملة الأصلية LA في نظام Lagrange البيئي دورًا مهمًا، حيث إنها "وقود" النظام و"شهادة حقوق" المشاركين. يحتاج المطورون إلى دفع LA لاستخدام DeepProve، بينما يمكن للعقد التي تقدم قوة الحوسبة لإنشاء الإثباتات الحصول على LA كمكافأة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لحاملي LA المشاركة في إدارة النظام البيئي. هذه التصميم يجعل قيمة LA مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنشاط النظام البيئي بأكمله. مع زيادة الطلب على التعلم الآلي القائم على zk-SNARKs، من المتوقع أن تتوسع مجالات تطبيق LA بشكل أكبر.
في عصر تزداد فيه أهمية حماية الخصوصية، توفر تقنية Lagrange "درع الأمان" الضروري للذكاء الاصطناعي. مع الاندماج العميق بين zk-ML والذكاء الاصطناعي، قد تلعب Lagrange دورًا أكثر أهمية في التطورات التقنية المستقبلية.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 13
أعجبني
13
7
مشاركة
تعليق
0/400
MetaMisfit
· 07-23 04:30
تكديس العملات يعني الثراء
شاهد النسخة الأصليةرد0
MEVHunterBearish
· 07-23 02:51
تدحرجت تدحرجت الخصوصية صفر المعرفة هيا
شاهد النسخة الأصليةرد0
BearMarketSunriser
· 07-23 02:50
مرة أخرى مشروع إعداد zk+ai ، لقد مللت من اللعب به منذ فترة طويلة
شاهد النسخة الأصليةرد0
BagHolderTillRetire
· 07-23 02:50
داخل السلسلةai هذه الموجة يمكن شراء عدة فخ
شاهد النسخة الأصليةرد0
PanicSeller69
· 07-23 02:49
لقد استثمرت كل شيء في لوس أنجلوس منذ فترة طويلة
شاهد النسخة الأصليةرد0
TokenomicsTrapper
· 07-23 02:46
كتاب مخصص لضخ السعر قبل تفريغ الرمز... لقد أطلقت على هذا النمط منذ أشهر بصراحة
مع استمرار تسرب تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي إلى مجالات حساسة مثل المالية والرعاية الصحية، أصبح كيف يمكن التحقق من نتائج نماذج الذكاء الاصطناعي مع حماية خصوصية البيانات تحديًا كبيرًا تواجهه الصناعة. وفي هذا السياق، يقدم نظام DeepProve الذي أطلقته شركة Lagrange حلًا لهذه المشكلة من خلال تقنية zk-SNARKs.
ديب بروف كنظام zkML (zk-SNARKs) الأسرع حاليًا، يعيد تعريف كفاءة وأمان التحقق من الذكاء الاصطناعي. تكمن خصوصيته في أنه نجح في إيجاد توازن بين حماية الخصوصية وزيادة السرعة. هذه التقنية لا تحافظ فقط على خصوصية zk-SNARKs، بل تتجاوز أيضًا القيود التقليدية لسرعة التقنيات القائمة على zk-SNARKs.
في التطبيقات العملية، أظهرت DeepProve إمكانيات واسعة. على سبيل المثال، في مجال الرعاية الصحية، يمكن لنموذج التشخيص القائم على الذكاء الاصطناعي استخدام DeepProve للتحقق من دقة النتائج، دون الكشف عن معلومات السجل الطبي الحساسة للمرضى. في نظام Web3 البيئي، يمكن لعقود الذكاء الاصطناعي على السلسلة إجراء تحقق من الاستنتاجات عبر DeepProve، مما يحمي بيانات إدخال المستخدم ويضمن التنفيذ الصحيح للمنطق العقدي. وفقًا للاختبارات الفعلية، فإن سرعة توليد الإثباتات في DeepProve أسرع بنسبة 30% من الأنظمة المماثلة، مما يعني أنه حتى النماذج المعقدة للذكاء الاصطناعي يمكن أن تحقق التحقق في الوقت الفعلي.
تلعب العملة الأصلية LA في نظام Lagrange البيئي دورًا مهمًا، حيث إنها "وقود" النظام و"شهادة حقوق" المشاركين. يحتاج المطورون إلى دفع LA لاستخدام DeepProve، بينما يمكن للعقد التي تقدم قوة الحوسبة لإنشاء الإثباتات الحصول على LA كمكافأة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لحاملي LA المشاركة في إدارة النظام البيئي. هذه التصميم يجعل قيمة LA مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بنشاط النظام البيئي بأكمله. مع زيادة الطلب على التعلم الآلي القائم على zk-SNARKs، من المتوقع أن تتوسع مجالات تطبيق LA بشكل أكبر.
في عصر تزداد فيه أهمية حماية الخصوصية، توفر تقنية Lagrange "درع الأمان" الضروري للذكاء الاصطناعي. مع الاندماج العميق بين zk-ML والذكاء الاصطناعي، قد تلعب Lagrange دورًا أكثر أهمية في التطورات التقنية المستقبلية.