Hoje, em um mundo onde a AI está em toda parte e os conceitos de ZK estão por toda parte, os projetos que realmente combinam e aplicam os dois são escassos. E o que tenho acompanhado recentemente é @Lagrange Official @lagrangedev
O que eles fazem não é um L2 especulativo na narrativa do ZK, nem uma plataforma AI vazia, mas sim uma solução real para o problema da 'verificabilidade do modelo de AI'. Você pode não perceber: a característica de 'caixa-preta' da AI é quase um pecado original no mundo on-chain. Executar modelos de AI on-chain não só é caro, como o mais crítico é que ninguém sabe se eles estão realmente sendo executados.
E o produto DeepProve da Lagrange, usa a tecnologia zkML para permitir que os resultados de execução do modelo sejam verificados criptograficamente, mantendo a privacidade das entradas e a confidencialidade dos parâmetros do modelo. Isso significa que você pode provar que o modelo não foi adulterado, não foi atacado, e que as entradas e saídas são reais e confiáveis.
Isso tem um significado extremamente forte para AI on-chain, escalabilidade L2 e até mesmo nas direções DePIN/DeAI.
Desde o histórico de financiamento até a colaboração ecossistêmica (incluindo @eigenlayer, Mantle, Base, etc.), até o progresso do lançamento da testnet Euclid e AVS, a Lagrange está transformando o conceito de 'ZK Coprocessor' em realidade.
Mais importante, a Lagrange lançou $LA um token, #lagrange e $LA que está sendo usado como um eixo principal para incentivos de rede e construção de ecossistema — e a forma de airdrop é muito 'consciente'.
Neste ciclo, a verdadeira ponte que conecta ZK e AI provavelmente é @Lagrange Official @lagrangedev
#lagrange #la #lagrange e $LA