En un mundo donde AI está en todas partes y el concepto de ZK se difunde, los proyectos que realmente combinan ambos y los implementan son escasos. Y lo que más me ha interesado últimamente es @Lagrange Official @lagrangedev
Lo que ellos están haciendo no es un L2 de tipo especulativo en la narrativa de ZK, ni una plataforma de AI vacía, sino que realmente están abordando el problema de la 'verificabilidad de los modelos de AI'. Quizás no te hayas dado cuenta: la característica de 'caja negra' de la AI es casi un pecado original en el mundo de la cadena. Ejecutar modelos de AI en la cadena no solo es costoso, sino que lo más crítico es que nadie sabe si se está ejecutando realmente.
Y el producto de Lagrange, DeepProve, utiliza tecnología zkML para permitir que los resultados de ejecución del modelo puedan ser verificados criptográficamente, manteniendo la privacidad de las entradas y la confidencialidad de los parámetros del modelo. Esto significa que puedes demostrar que el modelo no ha sido alterado, no ha sido atacado, y que las entradas y salidas son verdaderas y confiables.
Esto tiene un significado muy fuerte para AI en la cadena, la expansión de L2 e incluso las direcciones de DePIN/DeAI.
Desde el contexto de financiamiento hasta la cooperación ecosistémica (incluyendo @eigenlayer, Mantle, Base, etc.), pasando por los avances en el lanzamiento de la red de pruebas Euclid y AVS, Lagrange está convirtiendo la pista de 'ZK Coprocessor' de un concepto a una realidad.
Más importante aún, Lagrange ha lanzado $LA el token, #lagrange y $LA que está iniciando la construcción del ecosistema como eje de incentivos y gobernanza de la red—y el método de airdrop es muy 'ético'.
Este ciclo, el verdadero puente que conecta ZK y AI, probablemente sea @Lagrange Official @lagrangedev
#lagrange #la #lagrange y $LA