En el campo de la Cadena de bloques, la aplicación de la tecnología de IA ha sido un tema candente, pero la mayoría de los proyectos se han quedado en la etapa conceptual. Sin embargo, el proyecto Lagrange se destaca por su solución tecnológica única, ofreciendo un camino viable para la profunda integración de la IA con la Cadena de bloques.
El objetivo central de Lagrange es construir una capa de consenso de IA confiable, un objetivo que va mucho más allá de simplemente combinar IA con contratos inteligentes. Se dedica a abordar los tres grandes desafíos que enfrentan las aplicaciones de IA en el mundo de la Cadena de bloques: la credibilidad de los resultados, la integración de datos y la capacidad de ejecución de nodos.
Primero, Lagrange utiliza la tecnología de aprendizaje automático de conocimiento cero (zkML) para generar pruebas matemáticas verificables para cada resultado de inferencia de IA. Esto significa que la salida de la IA ya no es una caja negra, sino que puede ser verificada en la cadena, lo que aumenta enormemente la credibilidad de las decisiones de IA.
En segundo lugar, el módulo zkCoprocessor lanzado por Lagrange resuelve el problema de la integración de datos entre cadenas y fuera de la cadena. Este módulo puede obtener datos de estado de cualquier cadena de bloques y generar pruebas de conocimiento cero, lo que permite que diversos datos logren la verificación y consulta sin depender de oráculos de terceros o puentes de datos complejos.
Finalmente, Lagrange utiliza un mecanismo de doble vinculación para garantizar la capacidad de ejecución de los nodos. Los nodos no solo necesitan apostar tokens, sino que también deben tener suficiente capacidad de cálculo, lo que garantiza la seguridad y la eficiencia de la red, evitando las desventajas de depender únicamente de la velocidad de cálculo.
Estos diseños innovadores de Lagrange han allanado el camino para la profunda aplicación de la IA en la Cadena de bloques. No solo han mejorado la credibilidad de las decisiones de IA, sino que también han optimizado la circulación de datos y la gobernanza de redes, con la esperanza de lograr avances revolucionarios en aplicaciones de IA descentralizadas, interoperabilidad entre cadenas, entre otros.
Con el desarrollo adicional del proyecto, Lagrange tiene el potencial de convertirse en un vínculo clave que conecta la IA y la Cadena de bloques, impulsando la innovación colaborativa en ambos campos. Para los inversores y desarrolladores que están atentos a la vanguardia de la tecnología de Cadena de bloques, Lagrange es sin duda un proyecto que merece un seguimiento cercano.
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GasFeeSobber
· 07-31 16:52
Otra vez me rompió el gas.
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PensionDestroyer
· 07-31 16:52
No te dejes llevar por esas cosas llamativas, concéntrate y actúa.
En el campo de la Cadena de bloques, la aplicación de la tecnología de IA ha sido un tema candente, pero la mayoría de los proyectos se han quedado en la etapa conceptual. Sin embargo, el proyecto Lagrange se destaca por su solución tecnológica única, ofreciendo un camino viable para la profunda integración de la IA con la Cadena de bloques.
El objetivo central de Lagrange es construir una capa de consenso de IA confiable, un objetivo que va mucho más allá de simplemente combinar IA con contratos inteligentes. Se dedica a abordar los tres grandes desafíos que enfrentan las aplicaciones de IA en el mundo de la Cadena de bloques: la credibilidad de los resultados, la integración de datos y la capacidad de ejecución de nodos.
Primero, Lagrange utiliza la tecnología de aprendizaje automático de conocimiento cero (zkML) para generar pruebas matemáticas verificables para cada resultado de inferencia de IA. Esto significa que la salida de la IA ya no es una caja negra, sino que puede ser verificada en la cadena, lo que aumenta enormemente la credibilidad de las decisiones de IA.
En segundo lugar, el módulo zkCoprocessor lanzado por Lagrange resuelve el problema de la integración de datos entre cadenas y fuera de la cadena. Este módulo puede obtener datos de estado de cualquier cadena de bloques y generar pruebas de conocimiento cero, lo que permite que diversos datos logren la verificación y consulta sin depender de oráculos de terceros o puentes de datos complejos.
Finalmente, Lagrange utiliza un mecanismo de doble vinculación para garantizar la capacidad de ejecución de los nodos. Los nodos no solo necesitan apostar tokens, sino que también deben tener suficiente capacidad de cálculo, lo que garantiza la seguridad y la eficiencia de la red, evitando las desventajas de depender únicamente de la velocidad de cálculo.
Estos diseños innovadores de Lagrange han allanado el camino para la profunda aplicación de la IA en la Cadena de bloques. No solo han mejorado la credibilidad de las decisiones de IA, sino que también han optimizado la circulación de datos y la gobernanza de redes, con la esperanza de lograr avances revolucionarios en aplicaciones de IA descentralizadas, interoperabilidad entre cadenas, entre otros.
Con el desarrollo adicional del proyecto, Lagrange tiene el potencial de convertirse en un vínculo clave que conecta la IA y la Cadena de bloques, impulsando la innovación colaborativa en ambos campos. Para los inversores y desarrolladores que están atentos a la vanguardia de la tecnología de Cadena de bloques, Lagrange es sin duda un proyecto que merece un seguimiento cercano.