С учетом того, что технологии искусственного интеллекта все больше проникают в такие чувствительные области, как финансы и здравоохранение, вопрос о том, как подтвердить результаты AI-моделей, защищая при этом конфиденциальность данных, стал одной из главных проблем, с которой сталкивается отрасль. В этом контексте система DeepProve, разработанная компанией Lagrange, предлагает решение этой проблемы с помощью технологии zk-SNARKs.
DeepProve как самая быстрая система zkML (zk-SNARKs) на сегодняшний день, переопределяет эффективность и границы безопасности валидации ИИ. Его уникальность заключается в успешном нахождении баланса между защитой конфиденциальности и увеличением скорости. Эта технология не только сохраняет конфиденциальность zk-SNARKs, но и преодолевает ограничения скорости традиционных технологий нулевых знаний.
В практическом применении DeepProve продемонстрировала широкий потенциал. Например, в медицинской сфере модели AI-диагностики могут использовать DeepProve для проверки точности результатов, при этом не раскрывая чувствительную информацию о пациентах. В экосистеме Web3 смарт-контракты на базе AI могут выполнять верификацию выводов с помощью DeepProve, что защищает входные данные пользователей и обеспечивает правильное выполнение логики контракта. По результатам практических тестов скорость генерации доказательств DeepProve на 30% выше, чем у аналогичных систем, что означает, что даже сложные модели AI могут обеспечивать верификацию в реальном времени.
Родной токен LA в экосистеме Lagrange играет важную роль, он является как «топливом» системы, так и «правом участия» для участников. Разработчики должны платить LA за использование DeepProve, а узлы, предоставляющие вычислительную мощность для генерации доказательств, могут получать LA в качестве вознаграждения. Кроме того, держатели LA могут участвовать в управлении экосистемой. Эта конструкция делает стоимость LA тесно связанной с активностью всей экосистемы. С ростом спроса на машинное обучение с нулевым знанием, ожидается дальнейшее расширение областей применения LA.
В эпоху, когда защита конфиденциальности становится все более важной, технологии Lagrange предоставляют необходимую "защитную броню" для ИИ. С углубленной интеграцией zkML и ИИ, Lagrange может сыграть более важную роль в будущем технологического развития.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
12 Лайков
Награда
12
7
Поделиться
комментарий
0/400
MetaMisfit
· 14ч назад
Токен и богатство
Посмотреть ОригиналОтветить0
MEVHunterBearish
· 16ч назад
Свернитесь, свернитесь, нулевые знания о конфиденциальности, вперед!
Посмотреть ОригиналОтветить0
BearMarketSunriser
· 16ч назад
Снова проект подготовки zk+ai, уже давно надоело.
Посмотреть ОригиналОтветить0
BagHolderTillRetire
· 16ч назад
в блокчейне ai Эта волна может купить несколько ловушек.
Посмотреть ОригиналОтветить0
PanicSeller69
· 16ч назад
Я уже полностью вошел в Лос-Анджелес.
Посмотреть ОригиналОтветить0
TokenomicsTrapper
· 16ч назад
учебник vc памп перед дампом токена... говорил об этой модели месяцы назад, если честно
С учетом того, что технологии искусственного интеллекта все больше проникают в такие чувствительные области, как финансы и здравоохранение, вопрос о том, как подтвердить результаты AI-моделей, защищая при этом конфиденциальность данных, стал одной из главных проблем, с которой сталкивается отрасль. В этом контексте система DeepProve, разработанная компанией Lagrange, предлагает решение этой проблемы с помощью технологии zk-SNARKs.
DeepProve как самая быстрая система zkML (zk-SNARKs) на сегодняшний день, переопределяет эффективность и границы безопасности валидации ИИ. Его уникальность заключается в успешном нахождении баланса между защитой конфиденциальности и увеличением скорости. Эта технология не только сохраняет конфиденциальность zk-SNARKs, но и преодолевает ограничения скорости традиционных технологий нулевых знаний.
В практическом применении DeepProve продемонстрировала широкий потенциал. Например, в медицинской сфере модели AI-диагностики могут использовать DeepProve для проверки точности результатов, при этом не раскрывая чувствительную информацию о пациентах. В экосистеме Web3 смарт-контракты на базе AI могут выполнять верификацию выводов с помощью DeepProve, что защищает входные данные пользователей и обеспечивает правильное выполнение логики контракта. По результатам практических тестов скорость генерации доказательств DeepProve на 30% выше, чем у аналогичных систем, что означает, что даже сложные модели AI могут обеспечивать верификацию в реальном времени.
Родной токен LA в экосистеме Lagrange играет важную роль, он является как «топливом» системы, так и «правом участия» для участников. Разработчики должны платить LA за использование DeepProve, а узлы, предоставляющие вычислительную мощность для генерации доказательств, могут получать LA в качестве вознаграждения. Кроме того, держатели LA могут участвовать в управлении экосистемой. Эта конструкция делает стоимость LA тесно связанной с активностью всей экосистемы. С ростом спроса на машинное обучение с нулевым знанием, ожидается дальнейшее расширение областей применения LA.
В эпоху, когда защита конфиденциальности становится все более важной, технологии Lagrange предоставляют необходимую "защитную броню" для ИИ. С углубленной интеграцией zkML и ИИ, Lagrange может сыграть более важную роль в будущем технологического развития.