Avec l'infiltration continue des technologies d'intelligence artificielle dans des domaines sensibles tels que la finance et la santé, comment valider les résultats des modèles d'IA tout en protégeant la confidentialité des données est devenu un grand défi pour l'industrie. Dans ce contexte, le système DeepProve lancé par la société Lagrange propose une solution à ce problème grâce à la technologie des zk-SNARKs.
DeepProve, en tant que système zkML (zk-SNARKs) le plus rapide actuellement, redéfinit l'efficacité et les limites de sécurité de la validation AI. Ce qui le rend unique, c'est qu'il a réussi à trouver un équilibre entre la protection de la vie privée et l'augmentation de la vitesse. Cette technologie maintient non seulement la confidentialité des zk-SNARKs, mais surpasse également les limites de vitesse des technologies zk traditionnelles.
Dans les applications pratiques, DeepProve a montré un large potentiel. Par exemple, dans le domaine médical, les modèles de diagnostic AI peuvent utiliser DeepProve pour vérifier l'exactitude des résultats sans divulguer les informations sensibles des dossiers médicaux des patients. Dans l'écosystème Web3, les contrats AI sur la chaîne peuvent réaliser une vérification des inférences via DeepProve, protégeant ainsi les données d'entrée des utilisateurs tout en garantissant l'exécution correcte de la logique du contrat. Selon des tests réels, la vitesse de génération de preuves de DeepProve est 30 % plus rapide que celle des systèmes comparables, ce qui signifie que même des modèles AI complexes peuvent réaliser une vérification en temps réel.
Le jeton natif LA joue un rôle important dans l'écosystème Lagrange, étant à la fois le "carburant" du système et le "certificat de participation" des participants. Les développeurs doivent payer en LA pour utiliser DeepProve, tandis que les nœuds fournissant la puissance de calcul pour générer des preuves peuvent recevoir des LA en récompense. De plus, les détenteurs de LA peuvent participer à la gouvernance de l'écosystème. Ce design lie la valeur de LA à l'activité de l'ensemble de l'écosystème. Avec la croissance de la demande pour l'apprentissage automatique à zéro connaissance, les cas d'utilisation de LA devraient également s'élargir.
À une époque où la protection de la vie privée est de plus en plus importante, la technologie de Lagrange fournit l'"armure de sécurité" nécessaire à l'IA. Avec la fusion profonde entre zkML et l'IA, Lagrange pourrait jouer un rôle encore plus important dans le développement technologique futur.
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MetaMisfit
· Il y a 18h
Accumuler des jetons pour devenir riche
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MEVHunterBearish
· Il y a 19h
Enroulé, enroulé, zéro connaissance de la vie privée, allons-y !
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BearMarketSunriser
· Il y a 19h
Encore un projet préparatoire zk+ai, j'en ai déjà marre.
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BagHolderTillRetire
· Il y a 19h
off-chain ai Cette vague peut acheter combien de pièges ?
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PanicSeller69
· Il y a 19h
J'ai déjà tout misé sur LA.
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TokenomicsTrapper
· Il y a 19h
manuels vc pump avant le dump du token... j'ai appelé ce schéma il y a des mois tbh
Avec l'infiltration continue des technologies d'intelligence artificielle dans des domaines sensibles tels que la finance et la santé, comment valider les résultats des modèles d'IA tout en protégeant la confidentialité des données est devenu un grand défi pour l'industrie. Dans ce contexte, le système DeepProve lancé par la société Lagrange propose une solution à ce problème grâce à la technologie des zk-SNARKs.
DeepProve, en tant que système zkML (zk-SNARKs) le plus rapide actuellement, redéfinit l'efficacité et les limites de sécurité de la validation AI. Ce qui le rend unique, c'est qu'il a réussi à trouver un équilibre entre la protection de la vie privée et l'augmentation de la vitesse. Cette technologie maintient non seulement la confidentialité des zk-SNARKs, mais surpasse également les limites de vitesse des technologies zk traditionnelles.
Dans les applications pratiques, DeepProve a montré un large potentiel. Par exemple, dans le domaine médical, les modèles de diagnostic AI peuvent utiliser DeepProve pour vérifier l'exactitude des résultats sans divulguer les informations sensibles des dossiers médicaux des patients. Dans l'écosystème Web3, les contrats AI sur la chaîne peuvent réaliser une vérification des inférences via DeepProve, protégeant ainsi les données d'entrée des utilisateurs tout en garantissant l'exécution correcte de la logique du contrat. Selon des tests réels, la vitesse de génération de preuves de DeepProve est 30 % plus rapide que celle des systèmes comparables, ce qui signifie que même des modèles AI complexes peuvent réaliser une vérification en temps réel.
Le jeton natif LA joue un rôle important dans l'écosystème Lagrange, étant à la fois le "carburant" du système et le "certificat de participation" des participants. Les développeurs doivent payer en LA pour utiliser DeepProve, tandis que les nœuds fournissant la puissance de calcul pour générer des preuves peuvent recevoir des LA en récompense. De plus, les détenteurs de LA peuvent participer à la gouvernance de l'écosystème. Ce design lie la valeur de LA à l'activité de l'ensemble de l'écosystème. Avec la croissance de la demande pour l'apprentissage automatique à zéro connaissance, les cas d'utilisation de LA devraient également s'élargir.
À une époque où la protection de la vie privée est de plus en plus importante, la technologie de Lagrange fournit l'"armure de sécurité" nécessaire à l'IA. Avec la fusion profonde entre zkML et l'IA, Lagrange pourrait jouer un rôle encore plus important dans le développement technologique futur.