1. Lagrange: Fokus auf die technologische Kernkompetenz von ZKP und verifizierbare Berechnungen
Lagrange (@Lagrange Official ) ist ein Web3-Technologieprojekt, das sich auf Zero-Knowledge-Proofs (ZKP) und verifizierbare Berechnungen konzentriert. Das Hauptziel ist es, durch kryptografische Technologien die Vertrauensprobleme der KI-Inferenz und die Effizienzprobleme der Dezentralisierung im Web3-Ökosystem zu lösen und zuverlässige technische Unterstützung für datendichte Anwendungen, interchain Interaktionen und KI-Szenarien zu bieten.
2. Kernpartner: Zusammenarbeit mit LazAI Network zur Förderung der skalierbaren verifizierbaren KI
Das LazAI Network ist der beste Partner von Lagrange und beide Parteien arbeiten intensiv an „verifizierbarer KI“, um ZKP-Technologie mit KI-Inferenz zu kombinieren und die Vertrauens- und Datenschutzprobleme traditioneller KI zu überwinden.
(1) Technische Integration: DeepProve-Technologie im Blockchain-Bereich
Der Kern der Zusammenarbeit besteht darin, die DeepProve-Technologie von Lagrange (die sich auf die Überprüfung der KI-Inferenz konzentriert) in das Blockchain-Ökosystem einzuführen; das Kernergebnis ist:
• Entwicklung von DeepProve-1 – dem ersten produktionsgerechten zkML (Zero-Knowledge Machine Learning) System, das eine vollständige kryptografische Überprüfung des Inferenzprozesses des OpenAI GPT-2 Modells erfolgreich umgesetzt hat, um die Echtheit und Unveränderbarkeit der KI-Ausgaben zu gewährleisten.
(2) Leistungsdurchbruch: Geschwindigkeit, die die Branche um das 158-fache übertrifft
DeepProve-1 hat entscheidende Durchbrüche in der Leistung erzielt:
• Im Vergleich zu den aktuellen branchenführenden zkML-Lösungen hat sich die Geschwindigkeit der Beweisgenerierung um das 158-fache verbessert und unterstützt die ZKP-Generierung für moderne große Sprachmodelle (LLM). Dies löst das Problem der langsamen Geschwindigkeit und schlechten Anpassungsfähigkeit von zkML, das die Implementierung von produktionsgerechten KI-Szenarien erschwert hat, und legt den Grundstein für die skalierbare Anwendung von verifizierbarer KI.
3. Ökosystem-Kooperation: Aufbau eines dezentralen Beweisnetzwerks mit EigenLayer
Lagrange kooperiert mit EigenLayer (einem führenden Re-Staking-Protokoll im Ethereum-Ökosystem) und konzentriert sich auf die dezentrale Aufwertung der Web3-Infrastruktur:
• Netzwerkaufbau: Basierend auf dem Re-Staking-Ökosystem von EigenLayer wird gemeinsam mit über 85 führenden Betreibern ein dezentrales Beweisnetzwerk aufgebaut, um das Risiko von Einzelpunktfehlern zu vermeiden und die Netzwerksicherheit und -stabilität zu erhöhen;
• Dienstszenarien: Dieses Beweisnetzwerk unterstützt drei zentrale Szenarien – die Transaktionsverifizierung von Rollups (Layer2-Skalierungslösungen), die On-Chain-Berechnungsverifizierung von Web3-Anwendungen und den effizienten Betrieb von ZK-Co-Prozessoren;
• Ökosystem-Skalierung: Bis August 2025 übersteigt der insgesamt unterstützte Wert des Ökosystems (TVL) 4 Milliarden US-Dollar und wird zu einem wichtigen Bestandteil der dezentralen Infrastruktur von Web3.
4. Kernerzeugnisse und ökologischer Wert: ZK-Co-Prozessor 1.0 befähigt Entwickler
Lagrange hat den ZK-Co-Prozessor 1.0 eingeführt und bietet Web3-Entwicklern entscheidende Unterstützung durch Werkzeuge:
• Kernfunktionen: Unterstützt Entwickler beim schnellen Aufbau datendichter Web3-Anwendungen und verbessert gleichzeitig die Interoperabilität zwischen Ketten (ermöglicht vertrauensvolle Überprüfung und Übertragung von Daten zwischen verschiedenen Ketten) sowie die Vertrauenswürdigkeit von KI (bietet Überprüfungen des Inferenzprozesses für KI-gesteuerte Anwendungen);
• Brancheneinfluss: Auf technischer Ebene treibt es die Innovation in zwei großen Bereichen voran – erstens die Verschlüsselungsüberprüfung der KI-Inferenz, die es den Nutzern ermöglicht, die KI-Ergebnisse zu bestätigen, ohne Dritte vertrauen zu müssen; zweitens die Beschleunigung der Dezentralisierung des Web3-Ökosystems, um die Abhängigkeit von zentralisierten Servern zu verringern und die allgemeine Risikofähigkeit des Ökosystems zu verbessern.
