تتجه融合 Web3.0 والذكاء الاصطناعي نحو آفاق جديدة. تقوم شركة Lagrange باستخدام تقنية إثبات عدم المعرفة (ZK) لمعالجة ثلاثة تحديات رئيسية في مجال الذكاء الاصطناعي: الحوسبة الموثوقة، خصوصية البيانات، واستدعاء عبر السلاسل.
طريقة Lagrange ليست مجرد نشر نموذج AI على blockchain، بل تتبنى نهجًا مبتكرًا. من خلال إدخال معالجات ZK، قاموا بتنفيذ عملية التدريب والاستدلال بكفاءة خارج السلسلة، ثم استخدام إثبات ZK لتحميل النتائج بأمان على السلسلة للتحقق منها. هذه الطريقة لا تخفض التكاليف بشكل كبير فحسب، بل تعزز أيضًا قابلية تدقيق العملية بأكملها.
بالنسبة للصناعات التي تتطلب شفافية عالية في البيانات مثل المالية والرعاية الصحية، فإن حل Lagrange مهم بشكل خاص. إن هيكل Reckle Trees المبتكر يمنح النظام قدرة معالجة متوازية قوية، مما يسمح بتفكيك مهام الذكاء الاصطناعي ومعالجتها بشكل متوزع. وهذا لا يسرع فقط من تشغيل النموذج، بل يحمي أيضًا خصوصية المستخدم إلى أقصى حد.
تتمثل إحدى المزايا البارزة للاغرانج في توافقه المتفوق مع العديد من سلاسل الكتل. يمكن للنظام التكيف بشكل أصلي مع عدة منصات كتلة مثل إيثيريوم وسولانا، مما يتيح التحقق من الحالة عبر السلاسل. وهذا يعني أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي لن تقتصر بعد الآن على جزر البيانات في سلسلة واحدة، بل ستكون قادرة على الوصول بشكل آمن إلى المعلومات الحساسة مثل الهوية والأصول عبر نظم بيئية متعددة، مما يحرر قدرات ذكية أقوى.
مع ظهور تقنيات مبتكرة مثل Lagrange، يمكننا أن نتوقع رؤية المزيد من سيناريوهات التطبيقات المتكاملة بين الذكاء الاصطناعي و blockchain، مما سيفتح آفاقًا جديدة لحماية خصوصية البيانات، والتشغيل البيني عبر السلاسل، والحوسبة الموثوقة للذكاء الاصطناعي.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تتجه融合 Web3.0 والذكاء الاصطناعي نحو آفاق جديدة. تقوم شركة Lagrange باستخدام تقنية إثبات عدم المعرفة (ZK) لمعالجة ثلاثة تحديات رئيسية في مجال الذكاء الاصطناعي: الحوسبة الموثوقة، خصوصية البيانات، واستدعاء عبر السلاسل.
طريقة Lagrange ليست مجرد نشر نموذج AI على blockchain، بل تتبنى نهجًا مبتكرًا. من خلال إدخال معالجات ZK، قاموا بتنفيذ عملية التدريب والاستدلال بكفاءة خارج السلسلة، ثم استخدام إثبات ZK لتحميل النتائج بأمان على السلسلة للتحقق منها. هذه الطريقة لا تخفض التكاليف بشكل كبير فحسب، بل تعزز أيضًا قابلية تدقيق العملية بأكملها.
بالنسبة للصناعات التي تتطلب شفافية عالية في البيانات مثل المالية والرعاية الصحية، فإن حل Lagrange مهم بشكل خاص. إن هيكل Reckle Trees المبتكر يمنح النظام قدرة معالجة متوازية قوية، مما يسمح بتفكيك مهام الذكاء الاصطناعي ومعالجتها بشكل متوزع. وهذا لا يسرع فقط من تشغيل النموذج، بل يحمي أيضًا خصوصية المستخدم إلى أقصى حد.
تتمثل إحدى المزايا البارزة للاغرانج في توافقه المتفوق مع العديد من سلاسل الكتل. يمكن للنظام التكيف بشكل أصلي مع عدة منصات كتلة مثل إيثيريوم وسولانا، مما يتيح التحقق من الحالة عبر السلاسل. وهذا يعني أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي لن تقتصر بعد الآن على جزر البيانات في سلسلة واحدة، بل ستكون قادرة على الوصول بشكل آمن إلى المعلومات الحساسة مثل الهوية والأصول عبر نظم بيئية متعددة، مما يحرر قدرات ذكية أقوى.
مع ظهور تقنيات مبتكرة مثل Lagrange، يمكننا أن نتوقع رؤية المزيد من سيناريوهات التطبيقات المتكاملة بين الذكاء الاصطناعي و blockchain، مما سيفتح آفاقًا جديدة لحماية خصوصية البيانات، والتشغيل البيني عبر السلاسل، والحوسبة الموثوقة للذكاء الاصطناعي.