في عالم Web3، نواجه معضلة معقدة: كيف نضمن موثوقية الحسابات الخارجية؟ تخيل أنه عندما تتلقى "أفضل استراتيجية اقتراض" موصى بها من نموذج ذكاء اصطناعي (AI) على منصة التمويل اللامركزي (DeFi)، هل ستتصرف بلا تردد وفقًا للاقتراح؟ جوهر هذه المسألة هو كيف نضمن أن الذكاء الاصطناعي لم يعبث بالبيانات سرًا، أو أن معلمات النموذج لم يتم التلاعب بها من قبل البشر.
هذه هي نقطة انطلاق مشروع Lagrange. يهدف إلى تقديم "إثبات موثوق" غير قابل للتزوير للحسابات خارج السلسلة، مما يجعل blockchain قادرًا على تخزين البيانات فحسب، بل أيضًا على تقييم صحة عملية الحساب.
إن نقاط الألم في نظام Web3 البيئي ليست في سرعة الحساب، بل في مشكلة موثوقية نتائج الحساب. على سبيل المثال، في التداول عبر السلاسل، كيف نضمن أن رصيد الأصول على السلسلة الأخرى هو حقيقي؟ عندما تقوم الذكاء الاصطناعي بتشغيل نموذج إدارة المخاطر خارج السلسلة، كيف يمكننا التحقق من أنها تستخدم بالفعل الخوارزمية المتفق عليها مسبقًا؟ أو عندما يتم نقل حسابات العقود المعقدة إلى خارج السلسلة لزيادة الكفاءة، كيف يمكننا التأكد من أن النتائج لم تتعرض للتلاعب أثناء عملية النقل؟
توجهت حلول هذه المشكلات إلى تقنية رئيسية: الإثباتات الصفرية المعرفة (ZK). تكمن خصوصية تقنية ZK في قدرتها على إثبات صحة نتائج الحساب دون الكشف عن تفاصيل الحساب. تأسست Lagrange بناءً على هذه الفكرة، حيث أنشأت بنية تحتية موثوقة للحوسبة اللامركزية.
تتمثل الابتكارات الأساسية لـ Lagrange في دمج تقنية ZK في "معالجات متوازية موزعة". إذا تم تشبيه Web3 بشركة كبيرة، فإن Lagrange تمثل دمجاً بين قسم التدقيق وقسم تكنولوجيا المعلومات. حيث يلعب المعالج الذي يعتمد على المعرفة الصفرية دور "أداة التدقيق"، القادر على التحقق من صحة ودقة الحسابات التي تتم خارج السلسلة.
من خلال تقنية لاغرانج، من المتوقع أن يحقق نظام Web3 البيئي حسابات موثوقة حقًا، مما يمهد الطريق لتطوير التطبيقات اللامركزية، بينما يعزز ثقة المستخدمين في نتائج الحسابات خارج السلسلة. لا تحل هذه الابتكارات فقط مشكلة الثقة الحالية التي تواجه Web3، بل تؤسس أيضًا لأساس لتطبيقات blockchain الأكثر تعقيدًا وكفاءة في المستقبل.
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.
تسجيلات الإعجاب 7
أعجبني
7
7
مشاركة
تعليق
0/400
liquidation_watcher
· منذ 14 س
خارج السلسلة算个锤子
شاهد النسخة الأصليةرد0
digital_archaeologist
· منذ 14 س
لا داعي للحديث الكثير، إذا كانت zk قد تم ترتيبها، فما الذي يمكن أن نخاف منه؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
NotSatoshi
· منذ 14 س
المفتاح هو كيفية كسب المال
شاهد النسخة الأصليةرد0
¯\_(ツ)_/¯
· منذ 14 س
من يفهم؟ على أي حال، أنا لا أؤمن بالذكاء الاصطناعي.
شاهد النسخة الأصليةرد0
GasFeeCry
· منذ 14 س
لا تفسر أكثر، ضريبة الذكاء حسناً.
شاهد النسخة الأصليةرد0
StableBoi
· منذ 14 س
المشاريع التي لم يجرؤ أحد على الاقتراب منها الآن كلها تتعلق بالذكاء الاصطناعي
شاهد النسخة الأصليةرد0
RebaseVictim
· منذ 14 س
لا تفعل أشياء معقدة، فـ zk هي أشياء لا يفهمها أحد.
في عالم Web3، نواجه معضلة معقدة: كيف نضمن موثوقية الحسابات الخارجية؟ تخيل أنه عندما تتلقى "أفضل استراتيجية اقتراض" موصى بها من نموذج ذكاء اصطناعي (AI) على منصة التمويل اللامركزي (DeFi)، هل ستتصرف بلا تردد وفقًا للاقتراح؟ جوهر هذه المسألة هو كيف نضمن أن الذكاء الاصطناعي لم يعبث بالبيانات سرًا، أو أن معلمات النموذج لم يتم التلاعب بها من قبل البشر.
هذه هي نقطة انطلاق مشروع Lagrange. يهدف إلى تقديم "إثبات موثوق" غير قابل للتزوير للحسابات خارج السلسلة، مما يجعل blockchain قادرًا على تخزين البيانات فحسب، بل أيضًا على تقييم صحة عملية الحساب.
إن نقاط الألم في نظام Web3 البيئي ليست في سرعة الحساب، بل في مشكلة موثوقية نتائج الحساب. على سبيل المثال، في التداول عبر السلاسل، كيف نضمن أن رصيد الأصول على السلسلة الأخرى هو حقيقي؟ عندما تقوم الذكاء الاصطناعي بتشغيل نموذج إدارة المخاطر خارج السلسلة، كيف يمكننا التحقق من أنها تستخدم بالفعل الخوارزمية المتفق عليها مسبقًا؟ أو عندما يتم نقل حسابات العقود المعقدة إلى خارج السلسلة لزيادة الكفاءة، كيف يمكننا التأكد من أن النتائج لم تتعرض للتلاعب أثناء عملية النقل؟
توجهت حلول هذه المشكلات إلى تقنية رئيسية: الإثباتات الصفرية المعرفة (ZK). تكمن خصوصية تقنية ZK في قدرتها على إثبات صحة نتائج الحساب دون الكشف عن تفاصيل الحساب. تأسست Lagrange بناءً على هذه الفكرة، حيث أنشأت بنية تحتية موثوقة للحوسبة اللامركزية.
تتمثل الابتكارات الأساسية لـ Lagrange في دمج تقنية ZK في "معالجات متوازية موزعة". إذا تم تشبيه Web3 بشركة كبيرة، فإن Lagrange تمثل دمجاً بين قسم التدقيق وقسم تكنولوجيا المعلومات. حيث يلعب المعالج الذي يعتمد على المعرفة الصفرية دور "أداة التدقيق"، القادر على التحقق من صحة ودقة الحسابات التي تتم خارج السلسلة.
من خلال تقنية لاغرانج، من المتوقع أن يحقق نظام Web3 البيئي حسابات موثوقة حقًا، مما يمهد الطريق لتطوير التطبيقات اللامركزية، بينما يعزز ثقة المستخدمين في نتائج الحسابات خارج السلسلة. لا تحل هذه الابتكارات فقط مشكلة الثقة الحالية التي تواجه Web3، بل تؤسس أيضًا لأساس لتطبيقات blockchain الأكثر تعقيدًا وكفاءة في المستقبل.