Web3.0 ve yapay zekanın birleşimi yeni bir yüksekliğe çıkıyor. Lagrange şirketi, yapay zeka alanındaki üç temel zorluğu çözmek için sıfır bilgi kanıtı (ZK) teknolojisini kullanıyor: güvenilir hesaplama, veri gizliliği ve zincirler arası çağrı.
Lagrange yöntemi, AI modellerini blok zincirine basit bir şekilde yerleştirmekten ziyade yenilikçi bir yaklaşım benimsemektedir. ZK yardımcı işlemcilerini tanıtarak, eğitim ve çıkarım süreçlerini zincir dışında verimli bir şekilde gerçekleştirmekte ve ardından ZK kanıtları kullanarak sonuçları güvenli bir şekilde zincire yükleyip doğrulamaktadırlar. Bu yöntem, maliyetleri önemli ölçüde düşürmenin yanı sıra, tüm sürecin denetlenebilirliğini de artırmaktadır.
Finans ve sağlık gibi veri şeffaflığına son derece önem veren sektörler için Lagrange'ın çözümü özellikle önemlidir. Yenilikçi Reckle Trees mimarisi, sisteme güçlü bir paralel işleme yeteneği kazandırarak AI görevlerinin parçalanıp yönlendirilmesine olanak tanır. Bu, modelin çalışmasını hızlandırmakla kalmaz, aynı zamanda kullanıcıların gizliliğini en üst düzeye çıkarır.
Lagrange'ın bir diğer dikkate değer avantajı, mükemmel çok zincir uyumluluğudur. Bu sistem, Ethereum, Solana gibi birden fazla blok zincir platformunu yerel olarak destekleyerek, zincirler arası durum doğrulaması gerçekleştirebilmektedir. Bu, AI uygulamalarının tek bir zincirin veri adasıyla sınırlı kalmayacağı, aksine birden fazla ekosistem arasında kimlik, varlık gibi hassas bilgilere güvenli bir şekilde erişebilerek daha güçlü bir zeka yeteneği serbest bırakacağı anlamına gelir.
Lagrange gibi yenilikçi teknolojilerin ortaya çıkmasıyla birlikte, AI ve blockchain'in derin entegrasyonunu bekleyebileceğimiz daha fazla uygulama senaryosu göreceğiz. Bu, veri gizliliği koruma, çapraz zincirler arası birlikte çalışabilirlik ve güvenilir AI hesaplaması için yeni olasılıklar açacaktır.
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.
17 Likes
Reward
17
5
Share
Comment
0/400
SchrodingerWallet
· 07-30 22:51
Sonunda ZK büyük patlamasını bekledik.
View OriginalReply0
OnchainFortuneTeller
· 07-30 22:50
Sonbahar rüzgarı, kelebekler dans ediyor, ruhlar uçuyor.
Web3.0 ve yapay zekanın birleşimi yeni bir yüksekliğe çıkıyor. Lagrange şirketi, yapay zeka alanındaki üç temel zorluğu çözmek için sıfır bilgi kanıtı (ZK) teknolojisini kullanıyor: güvenilir hesaplama, veri gizliliği ve zincirler arası çağrı.
Lagrange yöntemi, AI modellerini blok zincirine basit bir şekilde yerleştirmekten ziyade yenilikçi bir yaklaşım benimsemektedir. ZK yardımcı işlemcilerini tanıtarak, eğitim ve çıkarım süreçlerini zincir dışında verimli bir şekilde gerçekleştirmekte ve ardından ZK kanıtları kullanarak sonuçları güvenli bir şekilde zincire yükleyip doğrulamaktadırlar. Bu yöntem, maliyetleri önemli ölçüde düşürmenin yanı sıra, tüm sürecin denetlenebilirliğini de artırmaktadır.
Finans ve sağlık gibi veri şeffaflığına son derece önem veren sektörler için Lagrange'ın çözümü özellikle önemlidir. Yenilikçi Reckle Trees mimarisi, sisteme güçlü bir paralel işleme yeteneği kazandırarak AI görevlerinin parçalanıp yönlendirilmesine olanak tanır. Bu, modelin çalışmasını hızlandırmakla kalmaz, aynı zamanda kullanıcıların gizliliğini en üst düzeye çıkarır.
Lagrange'ın bir diğer dikkate değer avantajı, mükemmel çok zincir uyumluluğudur. Bu sistem, Ethereum, Solana gibi birden fazla blok zincir platformunu yerel olarak destekleyerek, zincirler arası durum doğrulaması gerçekleştirebilmektedir. Bu, AI uygulamalarının tek bir zincirin veri adasıyla sınırlı kalmayacağı, aksine birden fazla ekosistem arasında kimlik, varlık gibi hassas bilgilere güvenli bir şekilde erişebilerek daha güçlü bir zeka yeteneği serbest bırakacağı anlamına gelir.
Lagrange gibi yenilikçi teknolojilerin ortaya çıkmasıyla birlikte, AI ve blockchain'in derin entegrasyonunu bekleyebileceğimiz daha fazla uygulama senaryosu göreceğiz. Bu, veri gizliliği koruma, çapraz zincirler arası birlikte çalışabilirlik ve güvenilir AI hesaplaması için yeni olasılıklar açacaktır.