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#lagrengedev #lagrenge Lagrange ist ein dezentrales Infrastrukturprotokoll, das entwickelt wurde, um vertrauenslose Berechnungen und Überprüfungen über Blockchains und KI-Systeme zu ermöglichen. Es umfasst drei Kernkomponenten: ZK Prover Network: Ein verteiltes Netzwerk von Betreibern, die Zero-Knowledge-Beweise off-chain generieren. Dies ermöglicht DApps, schwere Berechnungen auszulagern und kompakte Beweise zu erhalten, die on-chain verifiziert werden. Betreiber unterliegen Strafen für Nichterfüllung. ZK Coprocessor: Eine Abfragemaschine, die SQL-ähnlichen Zugriff auf Smart-Contract-Daten über Chains ermöglicht. Entwickler können Operationen wie Durchschnitte oder Summen berechnen und diese mit ZK-Beweisen einreichen, ohne sich auf zentrale Indexer oder Brücken verlassen zu müssen. DeepProve (zkML): Eine bahnbrechende zkML-Lösung zur Verifizierung von KI-Modellinferenz. DeepProve ermöglicht es Benutzern, kryptografisch nachzuweisen, dass eine Vorhersage von einem bestimmten Modell stammt, ohne das Modell oder die Eingabedaten offenzulegen.
#lagrengedev #lagrenge
Lagrange ist ein dezentrales Infrastrukturprotokoll, das entwickelt wurde, um vertrauenslose Berechnungen und Überprüfungen über Blockchains und KI-Systeme zu ermöglichen. Es umfasst drei Kernkomponenten:

ZK Prover Network: Ein verteiltes Netzwerk von Betreibern, die Zero-Knowledge-Beweise off-chain generieren. Dies ermöglicht DApps, schwere Berechnungen auszulagern und kompakte Beweise zu erhalten, die on-chain verifiziert werden. Betreiber unterliegen Strafen für Nichterfüllung.

ZK Coprocessor: Eine Abfragemaschine, die SQL-ähnlichen Zugriff auf Smart-Contract-Daten über Chains ermöglicht. Entwickler können Operationen wie Durchschnitte oder Summen berechnen und diese mit ZK-Beweisen einreichen, ohne sich auf zentrale Indexer oder Brücken verlassen zu müssen.

DeepProve (zkML): Eine bahnbrechende zkML-Lösung zur Verifizierung von KI-Modellinferenz. DeepProve ermöglicht es Benutzern, kryptografisch nachzuweisen, dass eine Vorhersage von einem bestimmten Modell stammt, ohne das Modell oder die Eingabedaten offenzulegen.
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