У екосистемі Web3 технологія нульових знань (ZK) вже не є новинкою, але проекти, які здатні застосовувати її для складних обчислень та крос-ланцюгової верифікації, все ще рідкісні. Проект Lagrange виник у відповідь на цю потребу, прагнучи надати Web3 комплексну інфраструктуру ZK.
Унікальність Lagrange полягає в тому, що він не лише прагне вирішити проблему масштабування блокчейну, а й, що важливіше, надає розробникам платформу для можливостей перевірки з нульовими знаннями, яка підходить для багатьох сценаріїв. Це включає підвищення безпеки крос-ланцюгових мостів, підтримку масових обчислень даних у сфері DeFi, а також може бути використано для перевірки точності результатів AI-інферентації.
Як базова сервісна платформа, Lagrange пропонує розробникам багатофункціональну "скриньку з інструментами". Розробники можуть в будь-який час звертатися до її мережі доказів, ефективно вирішуючи проблеми недостатньої обчислювальної потужності на ланцюгу та перевірки надійності.
Технічна архітектура Lagrange складається з трьох основних компонентів:
1. ZK Prover Network: Це розподілена мережа доказів, яка відповідає за генерацію та верифікацію zk-SNARKs. Після того, як користувач подає запит на обчислення, вузли мережі виконують обчислення та генерують відповідні докази, результати яких можна безпосередньо перевірити в ланцюзі, що заощаджує час і гарантує надійність.
2. ZK Coprocessor: Цей компонент дозволяє смарт-контрактам викликати складні функції обробки даних. Розробники можуть використовувати його для масштабних обчислень на ланцюзі, таких як ліквідація активів, аналіз обсягів торгівлі та розподіл прибутку тощо. Результати обчислень підтверджуються мережею доказів, що ефективно обходить обмеження недостатньої обчислювальної потужності самого контракту.
3. zkML (DeepProve): Це інноваційний компонент Lagrange, хоча його конкретні функції ще не були детально розкриті, але можна припустити, що він може бути пов'язаний з використанням машинного навчання та глибокого навчання в середовищі блокчейну.
Поява Lagrange безсумнівно надала потужний інструмент для розробників Web3, що обіцяє сприяти створенню більшої кількості інноваційних застосувань. З подальшим розвитком проекту ми можемо очікувати появи більше проривних застосувань на основі ZK-технологій у сфері Web3.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
9 лайків
Нагородити
9
3
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
ChainDetective
· 08-19 19:40
Є певний зв'язок з L2 трасою
Переглянути оригіналвідповісти на0
EyeOfTheTokenStorm
· 08-19 19:37
Тобто, скільки можна зібрати з цього раунду A, інакше знову буде обнулення.
У екосистемі Web3 технологія нульових знань (ZK) вже не є новинкою, але проекти, які здатні застосовувати її для складних обчислень та крос-ланцюгової верифікації, все ще рідкісні. Проект Lagrange виник у відповідь на цю потребу, прагнучи надати Web3 комплексну інфраструктуру ZK.
Унікальність Lagrange полягає в тому, що він не лише прагне вирішити проблему масштабування блокчейну, а й, що важливіше, надає розробникам платформу для можливостей перевірки з нульовими знаннями, яка підходить для багатьох сценаріїв. Це включає підвищення безпеки крос-ланцюгових мостів, підтримку масових обчислень даних у сфері DeFi, а також може бути використано для перевірки точності результатів AI-інферентації.
Як базова сервісна платформа, Lagrange пропонує розробникам багатофункціональну "скриньку з інструментами". Розробники можуть в будь-який час звертатися до її мережі доказів, ефективно вирішуючи проблеми недостатньої обчислювальної потужності на ланцюгу та перевірки надійності.
Технічна архітектура Lagrange складається з трьох основних компонентів:
1. ZK Prover Network: Це розподілена мережа доказів, яка відповідає за генерацію та верифікацію zk-SNARKs. Після того, як користувач подає запит на обчислення, вузли мережі виконують обчислення та генерують відповідні докази, результати яких можна безпосередньо перевірити в ланцюзі, що заощаджує час і гарантує надійність.
2. ZK Coprocessor: Цей компонент дозволяє смарт-контрактам викликати складні функції обробки даних. Розробники можуть використовувати його для масштабних обчислень на ланцюзі, таких як ліквідація активів, аналіз обсягів торгівлі та розподіл прибутку тощо. Результати обчислень підтверджуються мережею доказів, що ефективно обходить обмеження недостатньої обчислювальної потужності самого контракту.
3. zkML (DeepProve): Це інноваційний компонент Lagrange, хоча його конкретні функції ще не були детально розкриті, але можна припустити, що він може бути пов'язаний з використанням машинного навчання та глибокого навчання в середовищі блокчейну.
Поява Lagrange безсумнівно надала потужний інструмент для розробників Web3, що обіцяє сприяти створенню більшої кількості інноваційних застосувань. З подальшим розвитком проекту ми можемо очікувати появи більше проривних застосувань на основі ZK-технологій у сфері Web3.