상세 내용
1. Gemma3 증명 및 텐서 중복 제거 (2025년 9월)
개요: 이번 업데이트로 Lagrange의 DeepProve 시스템이 구글의 최신 Gemma3 AI 모델 출력값을 검증할 수 있게 되었습니다. 또한 모델 내 중복된 데이터를 똑똑하게 제거해 증명 과정을 더 빠르고 비용 효율적으로 만들었습니다.
팀은 DeepProve 프레임워크를 Gemma3의 새로운 아키텍처에 맞게 확장했으며, Grouped Query Attention 같은 기능도 지원합니다. 핵심 최적화는 동일한 텐서(예: 위치 인코딩)를 각 레이어마다 반복해서 커밋하는 대신 한 번만 커밋하도록 한 점입니다. 이로 인해 긴 시퀀스 처리 시 계산량과 메모리 사용이 크게 줄어듭니다.
의미: 이는 $LA에 긍정적인 신호로, 최신 AI 개발 속도에 맞춰 프로토콜이 발전할 수 있음을 보여줍니다. 사용자 입장에서는 복잡한 AI 추론을 더 효율적이고 저렴하게 검증할 수 있어 금융이나 의료 분야 등 실제 적용 가능성이 높아집니다.
(Lagrange Engineering Update: September 2025)
2. 새로운 그래프 아키텍처 및 통합 레이어 (2025년 9월)
개요: 기존 하이브리드 그래프 시스템을 더 깔끔한 자체 설계로 교체해 안정성을 높이고 분산 증명으로 나아갈 기반을 마련했습니다. 또한 여러 특수 수학 레이어를 하나의 다목적 "Einsum" 레이어로 통합했습니다.
새로운 그래프 아키텍처는 엄격한 데이터 흐름 규칙을 적용해 시스템 신뢰성을 강화하고 병렬 실행 테스트를 쉽게 합니다. 통합된 Einsum 레이어는 코드베이스를 단순화하고 불필요한 계산 패딩을 줄여 선형대수 연산 속도를 높입니다.
의미: 이는 $LA에 긍정적인 발전으로, 향후 확장을 위한 기술적 토대를 강화합니다. 최종 사용자와 개발자는 더 견고하고 빠른 증명 시스템 덕분에 네트워크 신뢰성과 운영 비용 절감 효과를 누릴 수 있습니다.
(Lagrange Engineering Update: September 2025)
3. 전체 시퀀스 GPT-2 증명 (2025년 8월)
개요: 이번 최적화로 GPT-2 모델의 전체 1024 토큰 시퀀스를 이전보다 훨씬 짧은 시퀀스에서 사용하던 동일한 하드웨어로 증명할 수 있게 되어 확장성이 크게 향상되었습니다.
전체 추론을 하나의 증명으로 묶고 업그레이드된 암호화 백엔드(Scroll의 Ceno)를 활용해 10토큰 증명 대비 처리량이 25배 증가했습니다. 또한 더 효율적인 커밋 구조 덕분에 메모리 사용량도 약 10배 줄었습니다.
의미: 이는 $LA에 긍정적인 신호로, 네트워크가 실제 데이터 처리량을 효율적으로 감당할 수 있음을 입증했습니다. 검증 가능한 AI를 사용하는 애플리케이션은 증명 생성 속도가 빨라지고 비용이 낮아져 일상적인 활용 가능성이 높아집니다.
(Lagrange Engineering Update: August 2025)
결론
Lagrange의 최근 코드베이스 개선은 검증 가능한 AI 분야에서 입지를 굳히며, 작은 모델 증명에서부터 Gemma3와 전체 문맥을 고려한 GPT-2 같은 최신 아키텍처까지 효율적으로 처리할 수 있게 진화했습니다. 속도, 비용, 확장성 최적화는 $LA 토큰의 실질적 수요를 강화합니다. 이러한 기술적 성과가 분산 증명 네트워크의 실제 배포를 어떻게 가속화할지 기대됩니다.