这一人工智能突破让你在不揭示模型的情况下验证机器学习——认识拉格朗日

@lagrangedev 已成为在利用零知识证明 (ZKPs) 方面的龙头，以为现代人工智能带来安全性、隐私和问责制。其产品的核心是 DeepProve，这是可用的最快的零知识机器学习 (zkML) 系统，旨在以密码学方式验证人工智能推理，而无需暴露模型内部或敏感用户数据。

DeepProve 利用一种称为拉格朗日证明者网络 (LPN) 的分布式架构，实现了跨去中心化的专用证明者节点云的可扩展并行证明生成。这使得大型 AI 推理可以被拆分成多个部分，在优化硬件上独立证明 (例如 GPU 或 ASIC)，然后聚合成一个紧凑的证明给最终用户。结果是：高吞吐量、低延迟和经济高效的 zkML。

LPN的一大关键优势是其双重拍卖资源分配(DARA)机制——一种基于背包的拍卖，通过真实竞标将证明请求者和证明操作员匹配。客户支付公平的阈值价格，而证明者获得竞争性的补偿，从而创造一个可持续的、去中心化的、非提取性的证明市场。

Lagrange正在通过战略合作扩大DeepProve的影响力，推动可验证AI的边界。在2025年6月，它加入了英特尔的创业公司LiftOff计划，获得了对英特尔Tiber AI云和硅级优化支持的访问——加速实时、企业级的证明生成。在此之前，Lagrange成为NVIDIA Inception计划中首个AI-加密公司，利用NVIDIA的生态系统推动zkML在医疗、国防和自主系统等领域的广泛应用。

此外，与Inference Labs的战略合作正在将DeepProve嵌入去中心化的AI工作流程——特别是在链上和Web3环境中——以建立严格的基于加密的AI行为验证，而不会泄露模型或输入。

DeepProve的性能表现突出：基准测试显示，证明生成速度比以前的zkML解决方案快高达158倍，验证速度快高达671倍——使zkML在高影响力的现实世界AI系统中变得实用。

使用DeepProve，用户和开发者可以证明AI推理的两个基本方面：使用了正确的模型，并且输出是可信的，同时保护数据隐私和模型机密。

拉格朗日的愿景根植于这样一种信念：可验证性必须成为人工智能的信任层——就像HTTPS保护网络一样，零知识证明应该保护人工智能。DeepProve正在迅速将这一愿景变为现实。

总之，Lagrange 处于可验证人工智能的前沿，提供 DeepProve 作为一个可扩展的高性能 zkML 系统，依托于去中心化的基础设施和公平的市场动态。它使人工智能能够不再作为不透明的“黑箱”运作，而是作为可以在数学上信任的透明系统——同时保持人工智能模型和数据的完全私密。 $LA #拉格朗日