Avec le développement continu des technologies Web3 et de l'intelligence artificielle, la fusion des deux est devenue le centre d'attention de l'industrie. Dans cette tendance, Lagrange ouvre de nouveaux paradigmes pour le calcul fiable en intégrant de manière innovante les preuves à divulgation nulle de connaissance avec la profondeur de l'IA. Cette avancée révolutionnaire se manifeste principalement dans trois aspects :

Tout d'abord, Lagrange a considérablement amélioré la vérifiabilité de l'inférence AI. Les modèles AI traditionnels sont souvent critiqués pour être des "boîtes noires", rendant difficile la vérification de l'authenticité et de la fiabilité de leurs sorties. Lagrange utilise habilement un coprocesseur ZK pour transférer le processus d'entraînement et d'inférence de l'AI hors de la chaîne, puis soumet les résultats sur la chaîne à des fins de vérification à l'aide d'une preuve à divulgation nulle de connaissance. Cette innovation a non seulement considérablement réduit la pression de calcul sur la chaîne, mais plus important encore, elle a conféré à chaque sortie AI une capacité d'audit et une crédibilité. Cette caractéristique est particulièrement importante dans des domaines tels que la santé, où les exigences en matière de précision et de conformité sont extrêmement élevées.

Deuxièmement, Lagrange améliore l'efficacité des calculs tout en garantissant la confidentialité. En adoptant une structure de Reckle Trees, Lagrange est capable de décomposer des tâches d'IA complexes en plusieurs sous-tâches, qui sont traitées en parallèle par des nœuds répartis, ce qui augmente considérablement la vitesse de traitement. En même temps, le mécanisme de preuve à divulgation nulle de connaissance garantit la sécurité de la confidentialité des données pendant leur transmission et leur utilisation. Cela permet au système d'IA d'accéder en toute sécurité à diverses ressources sur la chaîne, telles que les actifs, l'identité et les informations sur les transactions, sans divulguer les informations originales des utilisateurs, fournissant ainsi des données d'entrée plus riches et plus complètes au modèle.

Enfin, Lagrange a réalisé une interopérabilité de confiance entre les chaînes. Son architecture technique prend en charge nativement le déploiement multi-chaînes, permettant de valider l'état entre des blockchains populaires (comme Ethereum et Solana). Cela signifie que les systèmes d'IA peuvent faire référence de manière flexible aux ressources de données en temps réel provenant de différentes blockchains, telles que les devis de l'oracle ou l'état de flux des actifs inter-chaînes. Cette interopérabilité entre chaînes ouvre un espace d'application plus vaste pour les applications d'IA, promettant de favoriser l'émergence de services Web3 plus innovants.

Les innovations de Lagrange redéfinissent le paysage futur de la fusion entre le Web3 et l'IA. En améliorant la vérifiabilité, en protégeant la vie privée, en renforçant les performances et en réalisant l'interopérabilité entre chaînes, Lagrange pave la voie à la construction d'un écosystème Web3 plus fiable, efficace et diversifié. Avec le développement et l'application continus de ces technologies, nous avons des raisons d'attendre l'émergence de plus de scénarios d'application passionnants de la fusion entre le Web3 et l'IA.