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DeepProve

El marco de aprendizaje automático de conocimiento cero de Lagrange (zkML) permite a los desarrolladores probar criptográficamente la corrección de las inferencias de modelos de IA sin revelar los parámetros o datos subyacentes del modelo. Esto puede ser utilizado por proyectos para proteger sus datos patentados mientras demuestran la autenticidad de la salida.

Al utilizar técnicas criptográficas avanzadas, DeepProve logra tiempos de prueba que son significativamente más rápidos que las soluciones zkML anteriores. Por ejemplo, puede probar la inferencia de una red neuronal hasta 158 veces más rápido que las alternativas líderes.

Coprocesador ZK

Lagrange ha sido pionero en un Coprocesador ZK basado en SQL diseñado para realizar cálculos complejos fuera de la cadena sobre datos y verificar los resultados en la cadena con pruebas criptográficas. Para lograr este objetivo, los datos de la blockchain se transforman en un formato amigable con ZK. Los probadores utilizan estos datos para realizar cálculos intensivos fuera de la cadena y generar pruebas ZK que atestiguan la corrección de los cálculos. Estas pruebas se envían a contratos inteligentes en la cadena, lo que permite una verificación sin confianza sin revelar los datos subyacentes.

Comités Estatales de Lagrange

Además de estos tres componentes, Lagrange también ha introducido los Comités Estatales de Lagrange, una red descentralizada que actúa como un protocolo de cliente ligero ZK para rollups optimistas como Arbitrum, Optimism y Mantle Network. Cada comité está compuesto por nodos que han restakeado al menos 32 ETH a través de EigenLayer. Estos nodos monitorean la actividad del rollup y atestiguan la finalización de los bloques. Sus firmas colectivas se agregan en pruebas ZK sucintas que las aplicaciones pueden usar para verificar los estados de rollup sin esperar largos períodos de desafío.