Lagrange ($LA): Blok Zinciri Ve AI İçin Kanıtın Basitleştirilmesi

Blockchain dünyasında, herkes bu teknolojinin müthiş bir şeffaflık ve güvenlik sağladığını bilir. Ancak bununla birlikte büyük bir sorun var: (on-chain) üzerinde ağır hesaplamaların işlenmesi çok yavaş ve maliyetlidir. Hayal edin: karmaşık bir hesaplamayı doğrulamak için her seferinde blockchain'in tüm süreci çalıştırması gerekiyor. Hem kaynak israfı hem de maliyet artışı. Lagrange'ın, Zero-Knowledge Proofs'u uygulayarak çözmeye çalıştığı bu "dar boğaz". ZK Proofs ile, blockchain her şeyi yeniden hesaplamak zorunda kalmadan, sadece sonucun doğru olduğunu kanıtlamanız yeterlidir — ve blockchain bunu çok hızlı bir şekilde doğrulayabilir. Bu, şunu söylemek gibidir: 👉 "Zor bir problemi çözdüm. Bu, doğru olduğumu kanıtlayan küçük bir makbuz." Lagrange Ne Getiriyor? 1 ZK Prover Network – Kanıtlayıcı Ağı Lagrange, ( kanıtlayıcılarını ) "bağımsız işçiler" olarak çalışan bir ağ oluşturur. Ağır bir görev olduğunda, ( örneğin: toplu işlemleri doğrulama veya AI'dan gelen sonuçları kontrol etme), bir prover dış zincirde işlem yapacak ve kanıtı blockchain'e geri gönderecektir. Merkeziyetsiz ağ → tek bir şirket tarafından kontrol edilmez. Eğer bir prover dolandırıcılık yaparsa, diğer prover bunu tespit edip açığa çıkarabilir. 2 ZK Coprocessor – Dış zincir hızlandırıcı Eğer blockchain'i küçük bir motor olarak düşünürsek, ZK Coprocessor "turboşarj" gibidir. Blockchain'in dış sistemlerden veri bağlamasına ve doğrulamasına yardımcı olur. Örnek: Bir AI modeli tahminde bulunduğunda, ZK Coprocessor bu sonucun geçerli olduğunu kanıtlayabilir, tüm verileri veya hesaplama sürecini ifşa etmeden. 3 DeepProve – AI doğrulayabilir Günümüzde AI çok güçlü, ancak sonuçları "uydurma" veya "abartma" riskiyle dolu. DeepProve ile AI'nın çıktısı kriptografi ile doğrulanır. Yapay zeka "hile yapamaz" veya sahte oluşturamaz. Şeffaflık ve güvenilirlik gerektiren finans ve sağlık alanında son derece önemli bir uygulamadır. Lagrange Neden Önemli? Cross-chain bağlantısı: Blockchain'ler genellikle ayrı ayrı çalışır. Lagrange, bunların birbirine "güvenmesini" sağlamak için kanıt sunar. Ölçeklenebilirlik: Ağır hesaplamaları zincir dışına itmek → maliyetleri düşürmek, hızı artırmak. AI doğrulayabilir: Eğer AI her yerde var olacaksa, sonuçları hakkında güvenilir kanıtlara ihtiyacımız var. Token $LA – Sistemin Kalbi Token $LA sadece bir sembol değil, aynı zamanda ağın işletim yakıtıdır: Staking: Kullanıcılar, prover ağına katılmak için $LA stake eder. Ödüller & ücretler: Proverlar, görevlerini tamamladıklarında $LA cinsinden ödül alır. Yönetim: Token sahipleri, projenin gelecekteki yönü hakkında oy verme hakkına sahiptir. Token yoksa, ağın çalışması için bir motivasyonu olmayacak. Gelişim Takvimi Lagrange geliştirme grubu burada durmuyor. Onlar üzerinde çalışıyorlar: Büyük AI modeli: büyük dil modellerinin (LLMs) de doğrulanabileceğini garanti eder. Yeni kanıt türü: en son şifreleme teknolojisi ile sürekli güncellenir. Donanım hızlandırma: kanıtları daha hızlı işlemek için özel bilgisayarlar kullanır. Özel AI (Private AI): kişisel verileri ifşa etmeden AI sonuçlarını kanıtlar. Sonuç Blockchain ve AI ile dolu, vaatler ve "hype" içeren bir dünyada, Lagrange, gerçek dünya sorunlarını çözmeye odaklanarak öne çıkıyor: hız, güven ve çoklu zincir bağlantısı. Eğer blockchain bir motor ise, AI bir sürücü ise, o zaman Lagrange tam da emniyet kemeri — yolculuğu hem hızlı hem de güvenli hale getirir. 🚀 İsraf olmadan güven – Niçin güven israf? ♡𝐥𝐢𝐤𝐞💬 ➤ #Lagrange @lagrangedev $C {spot}(CUSDT)

LA-3.5%
CHO-28.95%
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
  • Reward
  • Comment
  • Repost
  • Share
Comment
0/400
No comments
Trade Crypto Anywhere Anytime
qrCode
Scan to download Gate App
Community
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)