Con la continua penetración de la tecnología de inteligencia artificial en campos sensibles como las finanzas y la medicina, cómo validar los resultados de los modelos de IA mientras se protege la privacidad de los datos se ha convertido en un gran desafío para la industria. En este contexto, el sistema DeepProve de la empresa Lagrange está ofreciendo soluciones a este problema mediante tecnología de zk-SNARKs.
DeepProve, como el sistema zkML (zk-SNARKs) más rápido en la actualidad, está redefiniendo la eficiencia y los límites de seguridad en la validación de IA. Su singularidad radica en haber encontrado un equilibrio exitoso entre la protección de la privacidad y el aumento de la velocidad. Esta tecnología no solo mantiene la privacidad del zk-SNARKs, sino que también supera las limitaciones de velocidad de la tecnología de prueba de conocimiento cero tradicional.
En aplicaciones prácticas, DeepProve ha mostrado un amplio potencial. Por ejemplo, en el campo médico, los modelos de diagnóstico de IA pueden utilizar DeepProve para verificar la precisión de los resultados, sin revelar información sensible sobre el historial médico de los pacientes. En el ecosistema Web3, los contratos de IA en cadena pueden completar la verificación de inferencias a través de DeepProve, protegiendo tanto los datos de entrada del usuario como asegurando la correcta ejecución de la lógica del contrato. Según pruebas prácticas, la velocidad de generación de pruebas de DeepProve es un 30% más rápida que la de sistemas similares, lo que significa que incluso modelos de IA complejos pueden lograr verificaciones en tiempo real.
El token nativo LA juega un papel importante en el ecosistema de Lagrange, ya que es tanto el 'combustible' del sistema como el 'certificado de participación' de los participantes. Los desarrolladores necesitan pagar LA para utilizar DeepProve, mientras que los nodos que proporcionan potencia de cálculo para generar pruebas pueden recibir LA como recompensa. Además, los titulares de LA también pueden participar en la gobernanza del ecosistema. Este diseño vincula el valor de LA estrechamente con la actividad del ecosistema en su conjunto. Con el aumento de la demanda de aprendizaje automático con cero conocimiento, se espera que los casos de uso de LA se amplíen aún más.
En la actual era en la que la protección de la privacidad es cada vez más importante, la tecnología de Lagrange está proporcionando la 'armadura de seguridad' necesaria para la IA. Con la profunda fusión de zkML y la IA, Lagrange podría desempeñar un papel aún más importante en el desarrollo tecnológico futuro.
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MetaMisfit
· 07-23 04:30
Acumula moneda para ser rico
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MEVHunterBearish
· 07-23 02:51
¡Se ha enrollado, se ha enrollado! ¡Privacidad con conocimiento cero, vamos!
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BearMarketSunriser
· 07-23 02:50
Otro proyecto preparatorio de zk+ai, ya estoy cansado de esto.
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BagHolderTillRetire
· 07-23 02:50
on-chain ai ¿Cuántas trampas se pueden comprar en esta ola?
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PanicSeller69
· 07-23 02:49
Ya estoy completamente involucrado en LA.
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TokenomicsTrapper
· 07-23 02:46
libro de texto vc pump antes del dump del token... llamé a este patrón hace meses, para ser honesto
Con la continua penetración de la tecnología de inteligencia artificial en campos sensibles como las finanzas y la medicina, cómo validar los resultados de los modelos de IA mientras se protege la privacidad de los datos se ha convertido en un gran desafío para la industria. En este contexto, el sistema DeepProve de la empresa Lagrange está ofreciendo soluciones a este problema mediante tecnología de zk-SNARKs.
DeepProve, como el sistema zkML (zk-SNARKs) más rápido en la actualidad, está redefiniendo la eficiencia y los límites de seguridad en la validación de IA. Su singularidad radica en haber encontrado un equilibrio exitoso entre la protección de la privacidad y el aumento de la velocidad. Esta tecnología no solo mantiene la privacidad del zk-SNARKs, sino que también supera las limitaciones de velocidad de la tecnología de prueba de conocimiento cero tradicional.
En aplicaciones prácticas, DeepProve ha mostrado un amplio potencial. Por ejemplo, en el campo médico, los modelos de diagnóstico de IA pueden utilizar DeepProve para verificar la precisión de los resultados, sin revelar información sensible sobre el historial médico de los pacientes. En el ecosistema Web3, los contratos de IA en cadena pueden completar la verificación de inferencias a través de DeepProve, protegiendo tanto los datos de entrada del usuario como asegurando la correcta ejecución de la lógica del contrato. Según pruebas prácticas, la velocidad de generación de pruebas de DeepProve es un 30% más rápida que la de sistemas similares, lo que significa que incluso modelos de IA complejos pueden lograr verificaciones en tiempo real.
El token nativo LA juega un papel importante en el ecosistema de Lagrange, ya que es tanto el 'combustible' del sistema como el 'certificado de participación' de los participantes. Los desarrolladores necesitan pagar LA para utilizar DeepProve, mientras que los nodos que proporcionan potencia de cálculo para generar pruebas pueden recibir LA como recompensa. Además, los titulares de LA también pueden participar en la gobernanza del ecosistema. Este diseño vincula el valor de LA estrechamente con la actividad del ecosistema en su conjunto. Con el aumento de la demanda de aprendizaje automático con cero conocimiento, se espera que los casos de uso de LA se amplíen aún más.
En la actual era en la que la protección de la privacidad es cada vez más importante, la tecnología de Lagrange está proporcionando la 'armadura de seguridad' necesaria para la IA. Con la profunda fusión de zkML y la IA, Lagrange podría desempeñar un papel aún más importante en el desarrollo tecnológico futuro.