Web3 ve yapay zeka teknolojilerinin sürekli gelişimi ile birlikte, bu ikisinin entegrasyonu sektördeki ilgi odağı haline gelmiştir. Bu eğilimde, Lagrange, sıfır bilgi kanıtını AI ile yenilikçi bir şekilde derinlemesine entegre ederek güvenilir hesaplama için yeni bir paradigma açmaktadır. Bu çarpıcı gelişme esasen üç alanda kendini göstermektedir:
Öncelikle, Lagrange, AI çıkarımının doğrulanabilirliğini önemli ölçüde artırdı. Geleneksel AI modelleri sıklıkla "kara kutu işlemleri" olarak eleştirilmektedir, çıkardıkları sonuçların doğruluğunu ve güvenilirliğini kanıtlamak zor olmaktadır. Lagrange, ZK yardımcı işlemcilerini ustaca kullanarak, AI'nın eğitim ve çıkarım süreçlerini zincir dışı tamamlar ve ardından sonuçları sıfır bilgi kanıtı yöntemiyle zincire doğrulama için sunar. Bu yenilik, zincir üzerindeki hesaplama yükünü büyük ölçüde azaltmanın yanı sıra, her bir AI çıktısına denetlenebilirlik ve güvenilirlik kazandırdığı için daha da önemlidir. Bu özellik, tıp gibi doğruluk ve uyumluluk açısından son derece yüksek gereksinimlere sahip alanlar için özellikle önemlidir.
İkinci olarak, Lagrange, gizliliği güvence altına alırken hesaplama verimliliğini artırdı. Reckle Trees yapısını benimseyerek, Lagrange karmaşık AI görevlerini birden fazla alt göreve ayırabilir ve dağınık düğümler tarafından paralel işlenmesini sağlayarak işleme hızını önemli ölçüde artırır. Aynı zamanda, sıfır bilgi kanıtı mekanizması verilerin iletim ve kullanım sürecindeki gizlilik güvenliğini sağlar. Bu, AI sisteminin kullanıcıların orijinal bilgilerini ifşa etmeden, zincir üzerindeki varlıklar, kimlikler ve işlem bilgileri gibi çeşitli kaynaklara güvenli bir şekilde erişebilmesini sağlar ve modele daha zengin, daha kapsamlı giriş verileri sağlar.
Son olarak, Lagrange, zincirler arası güvenilir birlikte çalışabilirliği gerçekleştirdi. Teknik mimarisi, doğal olarak çoklu zincir dağıtımını destekler ve ana akım blok zincirleri (Ethereum ve Solana gibi) arasında zincirler arası durum doğrulaması yapabilir. Bu, AI sistemlerinin, oracle fiyatları veya zincirler arası varlıkların akış durumu gibi farklı blok zincirlerinden gelen gerçek zamanlı veri kaynaklarını esnek bir şekilde referans alabileceği anlamına gelir. Bu zincirler arası birlikte çalışabilirlik, AI uygulamaları için daha geniş bir uygulama alanı açar ve daha fazla yenilikçi Web3 hizmetinin doğmasını teşvik etme potansiyeline sahiptir.
Lagrange'in bu yenilikleri, Web3 ve AI entegrasyonunun geleceğini yeniden şekillendiriyor. Doğrulanabilirliği artırarak, gizliliği koruyarak, performansı güçlendirerek ve zincirler arası etkileşimi sağlayarak, Lagrange daha güvenilir, verimli ve çeşitli bir Web3 ekosisteminin inşasına zemin hazırlıyor. Bu teknolojilerin sürekli gelişimi ve uygulanmasıyla, daha heyecan verici Web3 ve AI entegrasyon uygulama senaryolarının ortaya çıkmasını beklemek için nedenlerimiz var.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
20 Likes
Reward
20
9
Share
Comment
0/400
TheMemefather
· 23h ago
Sonunda bir projeyi netleştirdik.
View OriginalReply0
BakedCatFanboy
· 07-28 20:32
Bir bakışta Emiciler Tarafından Oyuna Getirilmek olduğu anlaşılıyor.
View OriginalReply0
liquidation_watcher
· 07-28 16:00
打完就要Aya doğru了
View OriginalReply0
token_therapist
· 07-28 10:50
inanılmaz lagrange sonunda bir gelişme kaydetti
View OriginalReply0
HashBandit
· 07-28 10:49
meh... sonunda birisi gas ücreti kâbusuyla yüzleşiyor. keşke bunu madencilik günlerimde, başarısız tx'ler için 2 eth harcadığımda sahip olsaydım.
Web3 ve yapay zeka teknolojilerinin sürekli gelişimi ile birlikte, bu ikisinin entegrasyonu sektördeki ilgi odağı haline gelmiştir. Bu eğilimde, Lagrange, sıfır bilgi kanıtını AI ile yenilikçi bir şekilde derinlemesine entegre ederek güvenilir hesaplama için yeni bir paradigma açmaktadır. Bu çarpıcı gelişme esasen üç alanda kendini göstermektedir:
Öncelikle, Lagrange, AI çıkarımının doğrulanabilirliğini önemli ölçüde artırdı. Geleneksel AI modelleri sıklıkla "kara kutu işlemleri" olarak eleştirilmektedir, çıkardıkları sonuçların doğruluğunu ve güvenilirliğini kanıtlamak zor olmaktadır. Lagrange, ZK yardımcı işlemcilerini ustaca kullanarak, AI'nın eğitim ve çıkarım süreçlerini zincir dışı tamamlar ve ardından sonuçları sıfır bilgi kanıtı yöntemiyle zincire doğrulama için sunar. Bu yenilik, zincir üzerindeki hesaplama yükünü büyük ölçüde azaltmanın yanı sıra, her bir AI çıktısına denetlenebilirlik ve güvenilirlik kazandırdığı için daha da önemlidir. Bu özellik, tıp gibi doğruluk ve uyumluluk açısından son derece yüksek gereksinimlere sahip alanlar için özellikle önemlidir.
İkinci olarak, Lagrange, gizliliği güvence altına alırken hesaplama verimliliğini artırdı. Reckle Trees yapısını benimseyerek, Lagrange karmaşık AI görevlerini birden fazla alt göreve ayırabilir ve dağınık düğümler tarafından paralel işlenmesini sağlayarak işleme hızını önemli ölçüde artırır. Aynı zamanda, sıfır bilgi kanıtı mekanizması verilerin iletim ve kullanım sürecindeki gizlilik güvenliğini sağlar. Bu, AI sisteminin kullanıcıların orijinal bilgilerini ifşa etmeden, zincir üzerindeki varlıklar, kimlikler ve işlem bilgileri gibi çeşitli kaynaklara güvenli bir şekilde erişebilmesini sağlar ve modele daha zengin, daha kapsamlı giriş verileri sağlar.
Son olarak, Lagrange, zincirler arası güvenilir birlikte çalışabilirliği gerçekleştirdi. Teknik mimarisi, doğal olarak çoklu zincir dağıtımını destekler ve ana akım blok zincirleri (Ethereum ve Solana gibi) arasında zincirler arası durum doğrulaması yapabilir. Bu, AI sistemlerinin, oracle fiyatları veya zincirler arası varlıkların akış durumu gibi farklı blok zincirlerinden gelen gerçek zamanlı veri kaynaklarını esnek bir şekilde referans alabileceği anlamına gelir. Bu zincirler arası birlikte çalışabilirlik, AI uygulamaları için daha geniş bir uygulama alanı açar ve daha fazla yenilikçi Web3 hizmetinin doğmasını teşvik etme potansiyeline sahiptir.
Lagrange'in bu yenilikleri, Web3 ve AI entegrasyonunun geleceğini yeniden şekillendiriyor. Doğrulanabilirliği artırarak, gizliliği koruyarak, performansı güçlendirerek ve zincirler arası etkileşimi sağlayarak, Lagrange daha güvenilir, verimli ve çeşitli bir Web3 ekosisteminin inşasına zemin hazırlıyor. Bu teknolojilerin sürekli gelişimi ve uygulanmasıyla, daha heyecan verici Web3 ve AI entegrasyon uygulama senaryolarının ortaya çıkmasını beklemek için nedenlerimiz var.