في مجال البلوكتشين، كانت تطبيقات تقنية الذكاء الاصطناعي موضوعًا شائعًا، لكن معظم المشاريع لا تزال في مرحلة المفهوم. ومع ذلك، تبرز مشروع Lagrange من خلال حل تقني فريد، حيث يوفر مسارًا عمليًا للتكامل العميق بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين.
الهدف الأساسي لـ Lagrange هو بناء طبقة توافق موثوقة للذكاء الاصطناعي، وهذا الهدف يتجاوز بكثير مجرد دمج الذكاء الاصطناعي مع العقود الذكية. إنه يكرس جهوده لحل ثلاثة تحديات تواجه تطبيقات الذكاء الاصطناعي في عالم البلوكتشين: موثوقية النتائج، تكامل البيانات، وقوة تنفيذ العقد.
أولاً، تستخدم Lagrange تقنية التعلم الآلي القائم على المعرفة الصفرية (zkML) لإنشاء دليل رياضي قابل للتحقق لكل نتيجة استنتاج AI. وهذا يعني أن مخرجات AI لم تعد صندوقًا أسود، بل يمكن التحقق منها على البلوكتشين، مما يزيد بشكل كبير من موثوقية قرارات AI.
ثانياً، حل نموذج zkCoprocessor الذي أطلقته Lagrange مشكلة التكامل بين سلاسل الكتل والبيانات خارج السلسلة. يمكن لهذا النموذج الحصول على بيانات الحالة من أي كتلة وإنشاء إثباتات المعرفة الصفرية، مما يتيح تأكيد حقوق الملكية للبيانات من جميع الأنواع دون الاعتماد على وسطاء الطرف الثالث أو الجسور البيانية المعقدة.
أخيرًا، تعتمد Lagrange على آلية الربط المزدوج لضمان قدرة التنفيذ للعقد. تحتاج العقد إلى رهن الرموز المميزة، ويجب أن تمتلك أيضًا قدرة حسابية كافية، مما يضمن أمان الشبكة وكفاءتها، ويتجنب عيوب الاعتماد البسيط على سرعة الحساب.
تصاميم لاغرانج المبتكرة هذه تمهد الطريق لاستخدام الذكاء الاصطناعي في مجال البلوكتشين بعمق. فهي لا تعزز فقط مصداقية قرارات الذكاء الاصطناعي، ولكنها تعمل أيضًا على تحسين تدفق البيانات وإدارة الشبكة، مما يتيح تحقيق تقدم كبير في تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، والتشغيل البيني عبر السلاسل.
مع تقدم المشروع، فإن Lagrange لديها القدرة على أن تصبح الرابط الرئيسي بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين، مما يعزز الابتكار التعاوني بين المجالين. بالنسبة للمستثمرين والمطورين الذين يركزون على أحدث تقنيات البلوكتشين، فإن Lagrange بلا شك مشروع يستحق المتابعة عن كثب.
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 11
أعجبني
11
4
مشاركة
تعليق
0/400
GasFeeSobber
· 07-31 16:52
مرة أخرى تم تحطيمه بواسطة غاز
شاهد النسخة الأصليةرد0
PensionDestroyer
· 07-31 16:52
لا تلتفت إلى تلك المظاهر الزائفة، إذا كنت قد حددت الهدف، فافعل ذلك.
في مجال البلوكتشين، كانت تطبيقات تقنية الذكاء الاصطناعي موضوعًا شائعًا، لكن معظم المشاريع لا تزال في مرحلة المفهوم. ومع ذلك، تبرز مشروع Lagrange من خلال حل تقني فريد، حيث يوفر مسارًا عمليًا للتكامل العميق بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين.
الهدف الأساسي لـ Lagrange هو بناء طبقة توافق موثوقة للذكاء الاصطناعي، وهذا الهدف يتجاوز بكثير مجرد دمج الذكاء الاصطناعي مع العقود الذكية. إنه يكرس جهوده لحل ثلاثة تحديات تواجه تطبيقات الذكاء الاصطناعي في عالم البلوكتشين: موثوقية النتائج، تكامل البيانات، وقوة تنفيذ العقد.
أولاً، تستخدم Lagrange تقنية التعلم الآلي القائم على المعرفة الصفرية (zkML) لإنشاء دليل رياضي قابل للتحقق لكل نتيجة استنتاج AI. وهذا يعني أن مخرجات AI لم تعد صندوقًا أسود، بل يمكن التحقق منها على البلوكتشين، مما يزيد بشكل كبير من موثوقية قرارات AI.
ثانياً، حل نموذج zkCoprocessor الذي أطلقته Lagrange مشكلة التكامل بين سلاسل الكتل والبيانات خارج السلسلة. يمكن لهذا النموذج الحصول على بيانات الحالة من أي كتلة وإنشاء إثباتات المعرفة الصفرية، مما يتيح تأكيد حقوق الملكية للبيانات من جميع الأنواع دون الاعتماد على وسطاء الطرف الثالث أو الجسور البيانية المعقدة.
أخيرًا، تعتمد Lagrange على آلية الربط المزدوج لضمان قدرة التنفيذ للعقد. تحتاج العقد إلى رهن الرموز المميزة، ويجب أن تمتلك أيضًا قدرة حسابية كافية، مما يضمن أمان الشبكة وكفاءتها، ويتجنب عيوب الاعتماد البسيط على سرعة الحساب.
تصاميم لاغرانج المبتكرة هذه تمهد الطريق لاستخدام الذكاء الاصطناعي في مجال البلوكتشين بعمق. فهي لا تعزز فقط مصداقية قرارات الذكاء الاصطناعي، ولكنها تعمل أيضًا على تحسين تدفق البيانات وإدارة الشبكة، مما يتيح تحقيق تقدم كبير في تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، والتشغيل البيني عبر السلاسل.
مع تقدم المشروع، فإن Lagrange لديها القدرة على أن تصبح الرابط الرئيسي بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين، مما يعزز الابتكار التعاوني بين المجالين. بالنسبة للمستثمرين والمطورين الذين يركزون على أحدث تقنيات البلوكتشين، فإن Lagrange بلا شك مشروع يستحق المتابعة عن كثب.