لاغرانج الحصرية: ما وراء الضجة - كيف يمكّن بنية ZK التحتية في لوس أنجلوس الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق، البيانات عبر السلاسل، والإثباتات القابلة للتوسع

تقوم Lagrange ببناء طبقة إثبات لانهائية لـ Web3 - بنية تحتية لامركزية قائمة على المعرفة الصفرية (ZK) تتيح إثباتات قابلة للتحقق عبر بيانات عبر السلاسل، DeFi، واستدلال الذكاء الاصطناعي. لقد حقق رمز LA جذبًا. مدعوم باستثمار كبير. وكذلك اعتماد واسع. تريد Lagrange توسيع تحقق التشفير كعمود فقري للذكاء الاصطناعي القابل للتحقق من خلال شبكة ZK Prover، المعالج المساعد ZK، و نظام DeepProve zkML.

في هذه المقابلة الحصرية، يفتح فريق لاغرانج حول كيفية دفع طلب الإثبات لاقتصاديات الرمز، والتكاملات في العالم الحقيقي، ورحلتهم من فضول ZK إلى ضرورة Web3.

1. كيف ستشرح باختصار مهمة Lagrange للمستخدمين الذين يكتشفون رمز LA؟

نحن نبني الأساس التشفيري لـ AI القابلة للتحقق. عمل مهم نوعًا ما. تضمن مهمتنا أن قرارات AI - التنبؤات، التصنيفات، الإجراءات المستقلة - يمكن إثباتها بالتحقق التشفيري. يتيح DeepProve لأي شخص إثبات أن نظام AI قد استخدم النموذج الصحيح. وقدّم الإجابة الصحيحة أيضًا. مع رموز LA، أنت تدعم شبكة إثبات لامركزية. يجلب الشفافية لـ AI، DeFi، بيانات عبر السلاسل. ليس مجرد بنية تحتية.

2. ما الذي كان مفقودًا في نماذج البلوكشين أو الأوراكل الحالية مما دفعك إلى اختراع شبكة إثبات ZK لامركزية؟

تتحقق الأوراق التقليدية والـ rollups من ما حدث. لا يمكن إثبات لماذا أو كيف. فرق كبير بالنسبة للذكاء الاصطناعي. نحتاج إلى التحقق من المنطق وراء المخرجات دون الكشف عن البيانات الحساسة. هذه هي دافعنا. تم بناء شبكة Lagrange Prover المُحسّنة لاستنتاجات الذكاء الاصطناعي خارج السلسلة، واستعلامات SQL، وحالة معقدة عبر السلاسل. لم تستطع البنية التحتية التقليدية التعامل مع ذلك.

3. أنت تسمي لاغرانج "طبقة إثبات لانهائية." ماذا يمكّن هذا التصميم مما لا تستطيع رولابس ZK الحالية أو الأوراق المالية القيام به؟

يثبت Rollups التنفيذ. نحن نثبت أي شيء. ليس من الواضح تمامًا للجميع حتى الآن ماذا يعني هذا. من خلال فصل توليد الإثبات عن بيئات التنفيذ، نتحقق من استدلالات الذكاء الاصطناعي، والانضمامات الكبيرة لSQL، والحالة التاريخية عبر السلاسل. هذه القدرة غير المحدودة تخدم تطبيقات الذكاء الاصطناعي مع دعم المبادئ الأساسية للعملات الرقمية. الجسور. أوacles DeFi.

4. تدير Lagrange شبكة إثبات ZK لامركزية على EigenLayer. من هم المشغلون، كيف يتم تطبيق حيادية الإثبات، وما هو دور حاملي توكن LA؟

مشغلونا؟ موفرون موزعون عالميًا ملتزمون بإنتاج إثباتات ZK. تأتي الحضور من طبقة تنسيق الإثباتات لدينا. حاملو رمز LA يفوضون لأفضل المؤدين. يتماشى الحوافز بشكل جيد. المزيد من الطلبات القابلة للتحقق على الذكاء الاصطناعي → المزيد من الإثباتات → المزيد من المكافآت للمشغلين الموثوقين. تدفق بسيط.

5. يقوم المعالج المساعد ZK بمعالجة الحسابات القابلة للتحقق خارج السلسلة. ارشدنا خلال رحلة المستخدم - من الاستعلام إلى التحقق من الإثبات؟

تخيل DAO يحتاج إلى التحقق من لقطة الحكم من سلسلة أخرى. يقومون بالاستعلام عن ZK Coprocessor. نحن نجلب الحالة، نجري الحساب خارج السلسلة. مثل الانضمام في SQL. ثم ننتج دليلاً ZK يتم التحقق منه على السلسلة. النتيجة؟ لقطة قابلة للتحقق بالكامل. قابلة للتدقيق. يمكن للعقود الذكية استخدامها.

6. DeepProve (zkML) يسمح للعقود الذكية بالتحقق من استنتاجات الذكاء الاصطناعي دون الكشف عن بيانات الإدخال. لماذا يعتبر هذا مهمًا؟

هذا هو جوهرنا. تتحكم أنظمة الذكاء الاصطناعي الآن في الوصول إلى رأس المال والرعاية الصحية والدفاع. نحتاج إلى دليل على القرارات. تقوم DeepProve بإنشاء إثباتات عدم المعرفة لاستنتاجات التعلم الآلي. تحافظ على الخصوصية. تضمن الصحة. ثق في الرياضيات، وليس في الوعود. يبدو أن هذا أمر حاسم مع تزايد قوة الذكاء الاصطناعي.

7. كيف يعمل نموذج الاقتصاد في LA حول رسوم الإثبات، والتخزين، والتفويض؟

كل إثبات من خلال لاغرانج يحتاج إلى رسوم. الدفع بـ LA أو USDC أو أي شيء آخر. إذا لم يكن LA، فإنه يتحول إلى LA على أي حال. تذهب الرسوم إلى مشغلي العقد والمفوضين. آلية مزاد DARA الخاصة بنا - مبتكرة جداً - تتماشى مع حوافز العميل والمثبت. تخلق دوامة جيدة.

8. أنت تستخدم التفويض عبر DARA. كيف يطابق المهام مع المشغلين مع الحفاظ على اللامركزية؟

تستخدم DARA نظام مزاد مزدوج. العملاء يقدمون العطاءات، والمقدمون يطلبون. تحدث المطابقات. يظهر سعر تصفية عادل. يبقى كلا الجانبين صادقين. الأمر أساسي لتوسيع zkML وAI القابل للتحقق. يكافئ المشغلين الذين يمتلكون أجهزة جيدة. يقوم حاملو LA بتفويض الأداء العالي. الجميع يربح.

9. كيف يمكن لحاملي رموز LA تحقيق الربح؟

الستاكينغ يعمل. التفويض أيضًا. معدلات APY التنافسية. نحن نستكشف المزيد من الخيارات. ليس كل شيء واضحًا بعد. لكن الفائدة الأساسية صلبة. الرمز يعزز الشبكة. المزيد من الأدلة، المزيد من القيمة.

10. ما هي الحالات الحقيقية للاستخدام التي تربط بنية Lagrange ZK التحتية؟

تغذيات الأسعار القابلة للتحقق عبر السلاسل لبروتوكولات الخيارات. تطبيق رائع جداً. إنهم يحتاجون إلى بيانات تاريخية من عدة سلاسل. مثبتة معاً. موثوقة بطريقة غير مركزية. لا حاجة لأوراكل مركزي. تقدم تدقيقاً من مستوى المؤسسات لـ DeFi.

11. كيف توسع الشراكات من بصمة لاغرانج عبر النظم البيئية؟

نحن موجودون في كل مكان الآن. نقوم بدمج zkML و ZK Coprocessor في العديد من كتل التكديس. نعمل مع 0G على بنية تحتية أصلية للذكاء الاصطناعي. Matter Labs وآخرون من أجل التحقق عبر السلاسل. كل شراكة توسع من الحساب القابل للتحقق. Web3 وما بعده.

12. كيف تتعامل مع الشكوك حول ضجيج ZK؟

نحن لا نتبع الدعاية. الأدلة تهم. المشاريع المؤسساتية تستخدم DeepProve الآن. بحث مشترك في أعلى المؤتمرات الأكاديمية. شراكات مع NVIDIA و Intel. لقد تحقق DeepProve من ملايين الحسابات بالفعل. يدعم zkML لدينا معظم نماذج LLM الشائعة. النتائج تتحدث.

13. ما هي المعالم التي يجب على المستخدمين تتبعها في مجال تقاطع الذكاء الاصطناعي؟

تابع توسع DeepProve في عام 2025. استدلال قابل للتحقق لأفضل نماذج اللغة الكبيرة قادم. يعتمد الذكاء الاصطناعي على نمو بنسبة 20% سنويًا. قفز استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي من 55% إلى 75% في العام الماضي وحده. وصل الاستثمار الخاص في الذكاء الاصطناعي إلى 33.9 مليار دولار – بزيادة قدرها 18.7% عن عام 2023. نحن في هذه النقطة التقاطعية. شراكات تسريع الأجهزة. إصدارات SDK. أدوات SQL. إثبات متوازي. دعم التقارب بين الذكاء الاصطناعي والروبوتات، إنترنت الأشياء، والتكنولوجيا الحيوية.

14. إذا نجحت Lagrange، كيف تتصور الثقة، وقابلية التحقق من البيانات، والذكاء الاصطناعي في التطبيقات اللامركزية بحلول عام 2030؟

بحلول عام 2030، ستكون الذكاء الاصطناعي موجودة في كل مكان. المخاطر أيضًا. نحن نجعل الذكاء الاصطناعي مسؤولاً. أرى عالماً حيث أنظمة الذكاء الاصطناعي - الموافقات على القروض، طياري الطائرات بدون طيار - تنتج إيصالات تشفيرية. إثباتات ZK للأفعال والأساليب. هكذا نبني ذكاءً آمناً وقابلاً للتجميع والتحقق. يحتاج الويب اللامركزي إلى ذلك.