Aujourd'hui, alors que l'IA est omniprésente et que le concept de ZK est partout, les projets qui combinent réellement les deux et les mettent en pratique sont rares. Celui qui m'intéresse le plus récemment est @Lagrange Official @lagrangedev
Ce qu'ils font n'est pas un L2 spéculatif dans le récit ZK, ni une plateforme IA vide, mais un véritable effort pour résoudre le problème de la « vérifiabilité des modèles IA ». Vous ne vous en rendez peut-être pas compte : la caractéristique de « boîte noire » de l'IA est presque un péché originel dans le monde de la chaîne. Faire fonctionner des modèles IA sur la chaîne est non seulement coûteux, mais plus important encore, personne ne sait s'ils s'exécutent réellement.
Le produit de Lagrange, DeepProve, utilise la technologie zkML pour permettre la vérification cryptographique des résultats d'exécution des modèles, tout en préservant la confidentialité des entrées et la confidentialité des paramètres des modèles. Cela signifie que vous pouvez prouver que le modèle n'a pas été altéré, qu'il n'a pas été attaqué, et que les entrées et sorties sont réelles et fiables.
Cela a une signification extrêmement forte pour l'IA sur la chaîne, l'expansion L2 et même les directions DePIN/DeAI.
Du contexte de financement à la coopération écologique (y compris @eigenlayer, Mantle, Base, etc.), en passant par les progrès du testnet Euclid et AVS, Lagrange est en train de transformer le concept de « coprocesseur ZK » en réalité.
Plus important encore, Lagrange a lancé $LA un jeton,#lagrange et $LA qui sert de pivot pour l'incitation au réseau et le gouvernance pour démarrer la construction de l'écosystème — et la méthode d'airdrop est très « conscience tranquille ».
Ce cycle, le véritable pont qui relie ZK et l'IA, est très probablement @Lagrange Official @lagrangedev
#lagrange #la #lagrange et $LA