في عالم الرياضيات، قد يرتبط اسم Lagrange بـ"طريقة لاغرانج للتقريب". ومع ذلك، في عالم Web3، يظهر Lagrange بهوية جديدة تمامًا، ليصبح منصة بيانات ثورية للتحقق.
في مواجهة عدم الشفافية في مخرجات نماذج الذكاء الاصطناعي وتعقيد بيانات عقود التمويل اللامركزي، يشعر العديد من المستخدمين بعدم القدرة على البدء. ولدت Lagrange بهدف إنشاء نظام بيئي يسهل فيه "فهم جميع البيانات" والتحقق منها بسهولة.
تتمثل الميزة الأساسية لـ Lagrange في ثلاثة أعمدة تقنية رئيسية. أولاً، هي تقنية DeepProve، التي توفر طبقة من الحماية الرياضية لمخرجات نموذج الذكاء الاصطناعي. وهذا يعني أن كل خطوة في عملية اتخاذ القرار للذكاء الاصطناعي أصبحت قابلة للتتبع والتحقق، مما يزيد بشكل كبير من شفافية وموثوقية تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
ثانياً، قامت شبكة ZK Prover ببناء شبكة إثبات عالمية. يضمن هذا النظام الموزع كفاءة وموثوقية عملية الإثبات، ويوفر دعمًا قويًا لقوة الحوسبة للمنصة.
أخيرًا، يلعب ZK Coprocessor دور "مترجم" البيانات. يمكنه تحويل البيانات المعقدة على السلسلة إلى تنسيق سهل الاستخدام للمطورين، ويقوم تلقائيًا بإنشاء الإثباتات المناسبة. هذا يبسط بشكل كبير عملية التطوير، ويزيد من كفاءة معالجة البيانات.
ظهور Lagrange ليس مجرد تجديد تقني، بل هو تجسيد للسعي نحو الشفافية والمصداقية في عالم Web3. لقد قدم حلاً مبتكرًا لمشكلة التحقق من البيانات التي طالما كانت موجودة في مجال blockchain، ومن المتوقع أن يدفع الصناعة بأكملها نحو اتجاه أكثر انفتاحًا وشفافية في المستقبل.
مع استمرار Lagrange في تحسين نظامه البيئي التكنولوجي، يمكننا أن نتوقع رؤية المزيد من التطبيقات المبتكرة القائمة على البيانات القابلة للتحقق. قد يفتح هذا اتجاهًا جديدًا تمامًا لتطور Web3 في المستقبل، مما يجعل مصداقية البيانات وموثوقيتها حجر الزاوية في هذا المجال سريع التطور.
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 14
أعجبني
14
6
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
VitaliksTwin
· منذ 18 س
تذكرت أنني رسبت في الامتحان بسبب معادلة لاغرانج...
في عالم الرياضيات، قد يرتبط اسم Lagrange بـ"طريقة لاغرانج للتقريب". ومع ذلك، في عالم Web3، يظهر Lagrange بهوية جديدة تمامًا، ليصبح منصة بيانات ثورية للتحقق.
في مواجهة عدم الشفافية في مخرجات نماذج الذكاء الاصطناعي وتعقيد بيانات عقود التمويل اللامركزي، يشعر العديد من المستخدمين بعدم القدرة على البدء. ولدت Lagrange بهدف إنشاء نظام بيئي يسهل فيه "فهم جميع البيانات" والتحقق منها بسهولة.
تتمثل الميزة الأساسية لـ Lagrange في ثلاثة أعمدة تقنية رئيسية. أولاً، هي تقنية DeepProve، التي توفر طبقة من الحماية الرياضية لمخرجات نموذج الذكاء الاصطناعي. وهذا يعني أن كل خطوة في عملية اتخاذ القرار للذكاء الاصطناعي أصبحت قابلة للتتبع والتحقق، مما يزيد بشكل كبير من شفافية وموثوقية تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
ثانياً، قامت شبكة ZK Prover ببناء شبكة إثبات عالمية. يضمن هذا النظام الموزع كفاءة وموثوقية عملية الإثبات، ويوفر دعمًا قويًا لقوة الحوسبة للمنصة.
أخيرًا، يلعب ZK Coprocessor دور "مترجم" البيانات. يمكنه تحويل البيانات المعقدة على السلسلة إلى تنسيق سهل الاستخدام للمطورين، ويقوم تلقائيًا بإنشاء الإثباتات المناسبة. هذا يبسط بشكل كبير عملية التطوير، ويزيد من كفاءة معالجة البيانات.
ظهور Lagrange ليس مجرد تجديد تقني، بل هو تجسيد للسعي نحو الشفافية والمصداقية في عالم Web3. لقد قدم حلاً مبتكرًا لمشكلة التحقق من البيانات التي طالما كانت موجودة في مجال blockchain، ومن المتوقع أن يدفع الصناعة بأكملها نحو اتجاه أكثر انفتاحًا وشفافية في المستقبل.
مع استمرار Lagrange في تحسين نظامه البيئي التكنولوجي، يمكننا أن نتوقع رؤية المزيد من التطبيقات المبتكرة القائمة على البيانات القابلة للتحقق. قد يفتح هذا اتجاهًا جديدًا تمامًا لتطور Web3 في المستقبل، مما يجعل مصداقية البيانات وموثوقيتها حجر الزاوية في هذا المجال سريع التطور.