STORM FF

مع امتداد أذرع الذكاء الاصطناعي الذكية إلى جميع المجالات، أصبحت خصوصية البيانات والنتائج الموثوقة عائقًا كبيرًا. تستخدم لاغرانج، الرائدة في مجال التكنولوجيا، برهان المعرفة الصفرية (ZKP) والذكاء الاصطناعي لفتح آفاق جديدة.

مع تزايد تعقيد نماذج الذكاء الاصطناعي وتوسع سيناريوهات التطبيق، تبرز مشكلة رئيسية بشكل متزايد: كيف نجعل الناس يصدقون صحة نتائج استدلال الذكاء الاصطناعي دون تسريب بيانات حساسة ومعايير النموذج؟ لقد أدرك مسؤولو @Lagrange هذه المشكلة بدقة، وطوّروا نظام zkML (التعلم الآلي بدون معرفة) الرائد في هذا المجال، والذي حقق تقدمًا هائلًا في حل هذه المشكلة.

يُعد منتجها الأساسي DeepProve، وهو محرك توليد برهان المعرفة الصفرية عالي التحسين، بمثابة "مترجم" متطور يمكنه تحويل عملية استدلال الذكاء الاصطناعي بذكاء إلى برهان معرفة صفرية قابل للتحقق. هذا يعني أنه مع حماية خصوصية البيانات، يمكن أيضًا التحقق بفعالية من صحة نتائج مخرجات الذكاء الاصطناعي. بالمقارنة مع الحلول التقليدية، يتميز DeepProve بمزايا هامة: سرعة توليد أدلة أسرع، مما يُغني عن الكفاءة؛ وتكاليف حوسبة أقل، مما يُخفف من عبء تنفيذ التطبيقات؛ ومرونة أكبر، مما يُتيح استخدامه في سيناريوهات متعددة، مثل التحقق من مكالمات الذكاء الاصطناعي على السلسلة، وأمان بروتوكول Web3، وحوسبة الخصوصية.

لا تُمكّن تقنية Lagrange zkML من الانتقال من النظرية إلى التطبيق العملي فحسب، بل تُرسي أيضًا أساسًا متينًا لتنفيذها الموثوق به عند استخدام الذكاء الاصطناعي في Web3، وDePIN، ومصادقة الهوية، وغيرها من السيناريوهات. المستقبل هنا، ومن المتوقع أن يُصبح Lagrange بروتوكولًا على مستوى البنية التحتية في مجال الحوسبة الموثوقة للذكاء الاصطناعي، مما يقود الذكاء الاصطناعي إلى عصر جديد أكثر أمانًا وموثوقية.

#lagrange $LA @Lagrange Official
#BNB创新高 #ETH重返3800

أود حقًا الانضمام إلى هذا الحدث، يا إخوان، هل يمكنكم إعطاء يوي يوي بعض الاهتمام، والانضمام إلى فريق العشرة آلاف متابع لتقديم بعض الهدايا الصغيرة للجميع!
#NXPC