في عصر تهيمن فيه الذكاء الاصطناعي و blockchain على مجالات التكنولوجيا، أصبحت عملية التحقق من دقة وموثوقية البيانات أكثر أهمية من أي وقت مضى. عندما يقدم نموذج الذكاء الاصطناعي نتائج، كيف يمكننا أن نعرف أنها لم تتعرض للتلاعب؟ عندما يحتاج العقد الذكي إلى بيانات خارج السلسلة (off-chain)، كيف يمكن ضمان أن البيانات صحيحة وغير مزورة؟
نشأت Lagrange للإجابة على هذه الأسئلة - من خلال دمج تقنية الإثبات غير القابل للإفشاء (Zero-Knowledge Proof) مع نموذج البنية التحتية اللامركزية المتقدمة، بهدف بناء منصة موثوقة للتحقق من مستقبل Web3 و AI.
ما هو لاغرانج؟
Lagrange هي منصة بنية تحتية رائدة في مجال Zero-Knowledge (ZK)، تم تصميمها لتصبح "universal prover" – آلة تحقق متعددة الاستخدامات لجميع تطبيقات blockchain و AI وأكثر من ذلك.
هذا هو AVS ( خدمة مصادق عليها بنشاط ) الأولى على EigenLayer – وهي منصة استعادة مميزة على Ethereum. تستفيد Lagrange من أمان نظام الاستعادة الخاص بـ Ethereum لتقديم خدمة توليد إثباتات ZK ( بطريقة لامركزية، وتوسع مرونة وتحسين الأداء.
نقاط بارزة من لاغرانج
أكبر ميزة لـ Lagrange هي الهيكلية المودولية )modular( – وهو ما لم تحققه معظم أنظمة ZK الحالية. بدلاً من الاعتماد على بوابة وصول مركزية )single Gateway(، تعمل Lagrange من خلال شبكات فرعية مستقلة )modular subnetworks( – مما يساعد على القضاء على نقاط الاختناق، وزيادة القدرة على المعالجة المتوازية، والتوسع الأفقي غير المحدود.
مع هذا التصميم، يمكن لأي بلوكتشين، رول أب أو dApp دمج خدمة التحقق من Lagrange بسهولة، لتلبية العديد من الاحتياجات مثل:
استعلام بيانات خارج السلسلة المعقدةالتحقق من نتائج AIG الاتصال بين السلاسل )cross-chain(أتمتة العقود الذكية مع بيانات التحقق
نموذج عمل لاجرانج
شبكة ZK Prover
هذه شبكة من مولدات الإثبات )ZK prover( تمامًا لامركزية، تضم أكثر من 85 مشغل على EigenLayer. تم تصميم النظام بشكل وحدات، مع العديد من الشبكات الفرعية التي تلبي أنواعًا مختلفة من احتياجات الإثبات.
خاص، يتم توزيع الموارد من خلال آلية DARA )Double Auction Resource Allocation( – نظام مزاد مزدوج يساعد في تحقيق توازن الفوائد بين الطرف المطلوب والطرف المزود، ويمنع التواطؤ ويزيد من كفاءة استخدام الموارد.
ZK المعالج المساعد
ZK Coprocessor هي أداة تتيح تنفيذ استعلامات SQL المعقدة على بيانات البلوكشين، مع ناتج يتمثل في أدلة يمكن التحقق منها. يتم فهرسة البيانات وإعادة تنظيمها بطريقة صديقة لـ ZK، ثم يتم معالجة الاستعلام وفقًا لنموذج zkMapReduce ) المستوحى من MapReduce الخاص بـ Google(.
تُغلف النتائج في إثبات ZK، مما يسمح للعقد الذكي بالتحقق دون الحاجة إلى طرف ثالث أو جسر - حتى يمكن استعلام البيانات خارج السلسلة )cross-chain( بطريقة آمنة.
DeepProve - حل zkML
ديب بروف هو توسيع مهم لـ لاغرانج، يوفر حل zkML - مما يسمح بالتحقق من مخرجات نموذج الذكاء الاصطناعي من خلال إثبات ZK. وهذا مفيد بشكل خاص للتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تتطلب موثوقية عالية مثل:
نموذج الذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي، تحليل المخاطرAI للتنبؤ في الألعابتعلم الآلة لإدارة DAO
الميزات البارزة لـ Lagrange
Modular Prover Network: شبكة إثبات نموذجية، تزيل نقاط الاختناق، وتوفر توسيع سهل ومرن. آلية DARA: نظام مزاد مزدوج شفاف وعادل لتوزيع موارد الحوسبة. ZK Coprocessor + zkMapReduce: استعلام بيانات on-chain على شكل SQL مع إثباتات ZK القابلة للتحقق. DeepProve – zkML: تحقق من مخرجات الذكاء الاصطناعي باستخدام إثباتات ZK – جاهز للتطبيق العملي. دعم إثبات عالمي: دعم متعدد المنصات – من الذكاء الاصطناعي، Rollups إلى التطبيقات عبر السلاسل. متوافق مع Plonky2 و Plonky3 و Boojum وغيرها من المكتبات الحديثة ZK.
مستقبل لاجرانج: البنية التحتية الأساسية لـ Web3 و AI
في سياق البيانات المعقدة المتزايدة وتطور الذكاء الاصطناعي بسرعة، أصبح التحقق من صحة البيانات والنماذج والنتائج مطلبًا إلزاميًا. لا توفر Lagrange حلولاً تقنية فعالة فحسب، بل تعزز أيضًا الثقة - وهي عنصر أساسي في أي نظام لامركزي.
بفضل القدرة على ربط البيانات عبر سلاسل متعددة، والتحقق من نتائج الذكاء الاصطناعي ومعالجة الاستفسارات القابلة للتحقق، تقوم Lagrange بإعادة تشكيل الطريقة التي نبني بها ونشغل بها تطبيقات Web3 في المستقبل. $LA @lagrangedev #lagrange
{بقعة})LAUSDT(
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
لاجرانج - البنية التحتية ZK الرائدة في التحقق من البيانات والذكاء الاصطناعي لعصر Web3
في عصر تهيمن فيه الذكاء الاصطناعي و blockchain على مجالات التكنولوجيا، أصبحت عملية التحقق من دقة وموثوقية البيانات أكثر أهمية من أي وقت مضى. عندما يقدم نموذج الذكاء الاصطناعي نتائج، كيف يمكننا أن نعرف أنها لم تتعرض للتلاعب؟ عندما يحتاج العقد الذكي إلى بيانات خارج السلسلة (off-chain)، كيف يمكن ضمان أن البيانات صحيحة وغير مزورة؟ نشأت Lagrange للإجابة على هذه الأسئلة - من خلال دمج تقنية الإثبات غير القابل للإفشاء (Zero-Knowledge Proof) مع نموذج البنية التحتية اللامركزية المتقدمة، بهدف بناء منصة موثوقة للتحقق من مستقبل Web3 و AI. ما هو لاغرانج؟ Lagrange هي منصة بنية تحتية رائدة في مجال Zero-Knowledge (ZK)، تم تصميمها لتصبح "universal prover" – آلة تحقق متعددة الاستخدامات لجميع تطبيقات blockchain و AI وأكثر من ذلك. هذا هو AVS ( خدمة مصادق عليها بنشاط ) الأولى على EigenLayer – وهي منصة استعادة مميزة على Ethereum. تستفيد Lagrange من أمان نظام الاستعادة الخاص بـ Ethereum لتقديم خدمة توليد إثباتات ZK ( بطريقة لامركزية، وتوسع مرونة وتحسين الأداء. نقاط بارزة من لاغرانج أكبر ميزة لـ Lagrange هي الهيكلية المودولية )modular( – وهو ما لم تحققه معظم أنظمة ZK الحالية. بدلاً من الاعتماد على بوابة وصول مركزية )single Gateway(، تعمل Lagrange من خلال شبكات فرعية مستقلة )modular subnetworks( – مما يساعد على القضاء على نقاط الاختناق، وزيادة القدرة على المعالجة المتوازية، والتوسع الأفقي غير المحدود. مع هذا التصميم، يمكن لأي بلوكتشين، رول أب أو dApp دمج خدمة التحقق من Lagrange بسهولة، لتلبية العديد من الاحتياجات مثل: استعلام بيانات خارج السلسلة المعقدةالتحقق من نتائج AIG الاتصال بين السلاسل )cross-chain(أتمتة العقود الذكية مع بيانات التحقق نموذج عمل لاجرانج
شبكة ZK Prover هذه شبكة من مولدات الإثبات )ZK prover( تمامًا لامركزية، تضم أكثر من 85 مشغل على EigenLayer. تم تصميم النظام بشكل وحدات، مع العديد من الشبكات الفرعية التي تلبي أنواعًا مختلفة من احتياجات الإثبات. خاص، يتم توزيع الموارد من خلال آلية DARA )Double Auction Resource Allocation( – نظام مزاد مزدوج يساعد في تحقيق توازن الفوائد بين الطرف المطلوب والطرف المزود، ويمنع التواطؤ ويزيد من كفاءة استخدام الموارد.
ZK المعالج المساعد ZK Coprocessor هي أداة تتيح تنفيذ استعلامات SQL المعقدة على بيانات البلوكشين، مع ناتج يتمثل في أدلة يمكن التحقق منها. يتم فهرسة البيانات وإعادة تنظيمها بطريقة صديقة لـ ZK، ثم يتم معالجة الاستعلام وفقًا لنموذج zkMapReduce ) المستوحى من MapReduce الخاص بـ Google(. تُغلف النتائج في إثبات ZK، مما يسمح للعقد الذكي بالتحقق دون الحاجة إلى طرف ثالث أو جسر - حتى يمكن استعلام البيانات خارج السلسلة )cross-chain( بطريقة آمنة.
DeepProve - حل zkML ديب بروف هو توسيع مهم لـ لاغرانج، يوفر حل zkML - مما يسمح بالتحقق من مخرجات نموذج الذكاء الاصطناعي من خلال إثبات ZK. وهذا مفيد بشكل خاص للتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تتطلب موثوقية عالية مثل: نموذج الذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي، تحليل المخاطرAI للتنبؤ في الألعابتعلم الآلة لإدارة DAO الميزات البارزة لـ Lagrange Modular Prover Network: شبكة إثبات نموذجية، تزيل نقاط الاختناق، وتوفر توسيع سهل ومرن. آلية DARA: نظام مزاد مزدوج شفاف وعادل لتوزيع موارد الحوسبة. ZK Coprocessor + zkMapReduce: استعلام بيانات on-chain على شكل SQL مع إثباتات ZK القابلة للتحقق. DeepProve – zkML: تحقق من مخرجات الذكاء الاصطناعي باستخدام إثباتات ZK – جاهز للتطبيق العملي. دعم إثبات عالمي: دعم متعدد المنصات – من الذكاء الاصطناعي، Rollups إلى التطبيقات عبر السلاسل. متوافق مع Plonky2 و Plonky3 و Boojum وغيرها من المكتبات الحديثة ZK. مستقبل لاجرانج: البنية التحتية الأساسية لـ Web3 و AI في سياق البيانات المعقدة المتزايدة وتطور الذكاء الاصطناعي بسرعة، أصبح التحقق من صحة البيانات والنماذج والنتائج مطلبًا إلزاميًا. لا توفر Lagrange حلولاً تقنية فعالة فحسب، بل تعزز أيضًا الثقة - وهي عنصر أساسي في أي نظام لامركزي. بفضل القدرة على ربط البيانات عبر سلاسل متعددة، والتحقق من نتائج الذكاء الاصطناعي ومعالجة الاستفسارات القابلة للتحقق، تقوم Lagrange بإعادة تشكيل الطريقة التي نبني بها ونشغل بها تطبيقات Web3 في المستقبل. $LA @lagrangedev #lagrange {بقعة})LAUSDT(