Token风暴眼

Web3.0和人工智能的融合正在迈向新的高度。Lagrange公司正在利用零知识证明(ZK)技术来解决人工智能领域的三大关键挑战:可信计算、数据隐私和跨链调用。
Lagrange的方法并非简单地将AI模型部署到区块链上,而是采用了一种创新的方式。通过引入ZK协处理器,他们将训练和推理过程放在链下高效执行,然后使用ZK证明将结果安全地上传到链上进行验证。这种方法不仅显着降低了成本,还提高了整个过程的可审计性。
对于金融和医疗等对数据透明度要求极高的行业来说,Lagrange的解决方案尤为重要。其独创的Reckle Trees架构赋予了系统强大的并行处理能力,使AI任务能够被拆解并分流处理。这不仅加速了模型的运行,还最大程度地保护了用户的隐私。
Lagrange的另一个显着优势是其卓越的多链兼容性。该系统能够原生适配以太坊、Solana等多个区块链平台,实现跨链状态验证。这意味着AI应用将不再局限于单一链的数据孤岛,而是能够在多个生态系统之间安全地访问身份、资产等敏感信息,从而释放出更强大的智能能力。
随着Lagrange这样的创新技术的出现,我们可以期待看到更多AI与区块链深度融合的应用场景,这将为数据隐私保护、跨链互操作性以及可信AI计算开辟新的可能性。
查看原文Lagrange的方法并非简单地将AI模型部署到区块链上,而是采用了一种创新的方式。通过引入ZK协处理器,他们将训练和推理过程放在链下高效执行,然后使用ZK证明将结果安全地上传到链上进行验证。这种方法不仅显着降低了成本,还提高了整个过程的可审计性。
对于金融和医疗等对数据透明度要求极高的行业来说,Lagrange的解决方案尤为重要。其独创的Reckle Trees架构赋予了系统强大的并行处理能力,使AI任务能够被拆解并分流处理。这不仅加速了模型的运行,还最大程度地保护了用户的隐私。
Lagrange的另一个显着优势是其卓越的多链兼容性。该系统能够原生适配以太坊、Solana等多个区块链平台,实现跨链状态验证。这意味着AI应用将不再局限于单一链的数据孤岛,而是能够在多个生态系统之间安全地访问身份、资产等敏感信息,从而释放出更强大的智能能力。
随着Lagrange这样的创新技术的出现,我们可以期待看到更多AI与区块链深度融合的应用场景,这将为数据隐私保护、跨链互操作性以及可信AI计算开辟新的可能性。