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#lagrengedev #lagrenge Lagrange es un protocolo de infraestructura descentralizado construido para habilitar la computación y verificación sin confianza a través de blockchains y sistemas de IA. Comprende tres componentes principales: Red ZK Prover: Una red distribuida de operadores que generan pruebas de conocimiento cero fuera de la cadena. Esto permite a las DApps externalizar cálculos pesados y recibir pruebas compactas verificadas en la cadena. Los operadores están sujetos a penalizaciones de reducción por no rendimiento. ZK Coprocessor: Un motor de consultas que permite el acceso estilo SQL a los datos de contratos inteligentes a través de cadenas. Los desarrolladores pueden calcular operaciones como promedios o sumas y enviar esas operaciones con pruebas ZK, sin depender de indexadores o puentes centralizados. DeepProve (zkML): Una solución innovadora zkML para verificar inferencias de modelos de IA. DeepProve permite a los usuarios probar criptográficamente que una predicción provino de un modelo específico sin revelar el modelo o los datos de entrada.
#lagrengedev #lagrenge
Lagrange es un protocolo de infraestructura descentralizado construido para habilitar la computación y verificación sin confianza a través de blockchains y sistemas de IA. Comprende tres componentes principales:

Red ZK Prover: Una red distribuida de operadores que generan pruebas de conocimiento cero fuera de la cadena. Esto permite a las DApps externalizar cálculos pesados y recibir pruebas compactas verificadas en la cadena. Los operadores están sujetos a penalizaciones de reducción por no rendimiento.

ZK Coprocessor: Un motor de consultas que permite el acceso estilo SQL a los datos de contratos inteligentes a través de cadenas. Los desarrolladores pueden calcular operaciones como promedios o sumas y enviar esas operaciones con pruebas ZK, sin depender de indexadores o puentes centralizados.

DeepProve (zkML): Una solución innovadora zkML para verificar inferencias de modelos de IA. DeepProve permite a los usuarios probar criptográficamente que una predicción provino de un modelo específico sin revelar el modelo o los datos de entrada.
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