ما هو Lagrange (LA)؟

نظرة معمقة

1. الهدف والقيمة المقدمة

يواجه Lagrange تحدياً أساسياً في كل من الذكاء الاصطناعي والبلوكشين: كيفية بناء الثقة دون التضحية بالخصوصية أو الأداء. في مجال الذكاء الاصطناعي، غالباً ما لا يستطيع المستخدمون أو الشركات التحقق من صحة نتائج النماذج، خصوصاً إذا كانت النماذج ملكية خاصة. يحل DeepProve هذه المشكلة من خلال توليد إثبات معرفة صفرية يثبت أن الاستنتاج صحيح، دون الكشف عن معلمات النموذج أو بيانات الإدخال. هذا أمر حاسم في صناعات حساسة مثل الرعاية الصحية، والمالية، والدفاع.

أما في مجال البلوكشين، فيعالج البروتوكول مشكلة قابلية التوسع والتشغيل البيني بين الشبكات. حيث تُجرى الحسابات المعقدة خارج السلسلة بواسطة شبكة الإثبات اللامركزية، ويتم نشر إثبات صغير وقابل للتحقق فقط على السلسلة. هذا يقلل من تكاليف الغاز والوقت المستغرق، ويتيح تواصل آمن بين السلاسل، مما يسمح للتطبيقات اللامركزية بالاستفادة من البيانات والسيولة عبر أنظمة بيئية متعددة بسلاسة.

2. التكنولوجيا والبنية المعمارية

تعتمد البنية على مكونين رئيسيين. أولاً، شبكة Lagrange Prover (LPN)، وهي شبكة لامركزية حيث يتنافس مشغلو العقد المستقلون، أو "المثبتون"، على توليد إثباتات المعرفة الصفرية لطلبات العملاء. يجب على المثبتين رهن رموز $LA كضمان، مما يضمن نشاط الشبكة وسلوكاً نزيهاً.

المكون الثاني هو DeepProve، الذي يُسوّق كأسرع مكتبة zkML في العالم. يقوم بتحويل حسابات الشبكات العصبية المعقدة إلى صيغة يمكن إثباتها بكفاءة باستخدام التشفير بالمعرفة الصفرية. هذا يسمح بالتحقق التشفيري من أي استنتاج ذكاء اصطناعي — سواء من نموذج لغوي كبير أو شبكة تلافيفية. النظام مستقل عن الأجهزة، ويعتمد على الإثباتات الرياضية بدلاً من الأجهزة الموثوقة، مما يعزز أمانه وقابليته للتوسع.

الخلاصة

بشكل أساسي، Lagrange هو بنية تحتية تشفيرية تربط بين مجالات الذكاء الاصطناعي والأنظمة اللامركزية من خلال الثقة القابلة للتحقق. يعتمد نجاحه على مدى اعتماد الصناعات للذكاء الاصطناعي القابل للتحقق كمعيار، وإذا ما استخدم المطورون شبكته لتطبيقات قابلة للتوسع وعبر السلاسل. كيف سيؤثر الطلب على صحة النتائج القابلة للإثبات في تبني شبكة الإثبات الخاصة به؟