البلوكتشين يخرج من نطاق المالية البحتة للدخول إلى مجالات الذكاء الاصطناعي، DeFi والبنية التحتية للبيانات. وهذا يتطلب الحاجة الملحة إلى منصة حسابات آمنة – قابلة للتوسع – يمكن التحقق منها.
يظهر Lagrange كمشروع بنية تحتية Zero-Knowledge (ZK) الرائد، ويفتح عصرًا جديدًا للحوسبة القابلة للتحقق، والتحقق من استنتاجات الذكاء الاصطناعي، ودعم متعدد السلاسل. هذه ليست مجرد أداة تقنية ولكنها أيضًا "محرك" يساعد Web3 على العمل بشكل أكثر شفافية وموثوقية. 🚀
معنى ورؤية لاغرانج
تم تسمية لاغرانج تيمناً بالرياضياتي جوزيف-لويس لاغرانج – المعروف بأعماله في ميكانيكا النظرية ونظرية الأعداد. في عالم Web3، تهدف لاغرانج إلى أن تصبح شبكة ZK Prover لامركزية غير خاضعة لسيطرة أي منظمة.
النقاط البارزة:
إثبات ZK لديه قدرة قوية على التوسع. متوافق مع سلاسل متعددة ويمكن أن يتم التحقق منها عبر السلاسل. zkML ( المعرفة الصفرية + التعلم الآلي ) من خلال تقنية DeepProve. دمج EigenLayer وEthereum لضمان الأمان الاقتصادي. آلية staking مع الرمز $LA تخلق حافزًا اقتصاديًا طويل الأمد.
مع Lagrange، يمكن للمطورين إجراء حسابات خارج السلسلة (off-chain) ولكن لا يزال يضمن أن النتائج يتم التحقق منها على السلسلة (on-chain).
الاختراقات التي حققتها Lagrange مقارنة بمشاريع ZK الأخرى
1️⃣ شبكة ZK Prover اللامركزية
Lagrange: أكثر من 85 Node تعمل بشكل احترافي، متوافقة مع zkML، rollups، coprocessors... ومحميّة بواسطة EigenLayer. الفرق: عادةً ما تركز المشاريع الأخرى على ZK-rollup لطبقة L1 معينة، مما يجعلها أقل مرونة.
2️⃣ DeepProve – التحقیق AI في نطاق واسع 🤖
Lagrange: DeepProve يقدم أدلة ZK لنتائج الذكاء الاصطناعي، ويدعم تعلم الآلة في الوقت الحقيقي والتحقق من النتائج على البلوكتشين. تم إنشاء 11 مليون دليل ZK و 3 مليون استنتاج ذكاء اصطناعي. الاختلاف: لا يزال معظم مشاريع zkML الأخرى في مرحلة التجريب، ولم يتم تطبيقها عمليًا كثيرًا.
3️⃣ الدعم عبر سلاسل متعددة وعمارة نموذجية
Lagrange: تعمل بشكل جيد على EVM و non-EVM، تربط rollups و DeFi وتتعامل مع off-chain. الفرق: غالبًا ما تكون الحلول الأخرى مقيدة بطبقة توسيع واحدة (L2) أو نظام بيئي خاص.
4️⃣ نموذج اقتصادي مع توكن LA💰
Lagrange: يجب على المُثبت إيداع توكنات لاستلام مهمة إنشاء الدليل، ويتم مكافأته عند الإنجاز. خلق دورة اقتصادية ZK مستدامة. الفرق: تُستخدم معظم توكنات المشاريع الأخرى فقط لرسوم الغاز أو الإدارة.
3. التطبيق العملي للاغرانج
لاجرانج ليست فقط على الورق - لقد تم تطبيقها وتطبيقها بالفعل:
التحقق من نموذج AI: رفع نتائج ML مع دليل ZK إلى البلوكتشين. تحسين Rollup: إنشاء أدلة أسرع لتقليل رسوم L2. التحقق من بيانات Oracle: ضمان دقة البيانات غير المتصلة قبل نقلها إلى الشبكة. دمج وحدة المعالجة المساعدة المخصصة: إضافة منطق التحقق ZK إلى التطبيقات اللامركزية الحالية.
4. معنى لاغرانج بالنسبة لـ Web3
في عصر ستسيطر فيه الذكاء الاصطناعي والبيانات اللامركزية، الثقة هي العامل الحاسم. تساعد Lagrange:
المطور: لديك أدوات قوية لبناء تطبيق موثوق.المستخدم: كن مطمئنًا أن نتائج الحساب أو الذكاء الاصطناعي قد تم التحقق منها.النظام البيئي: توسيع نطاق الأمان دون الاعتماد على الوعود.
5. الخاتمة
إذا كانت المشاريع الأخرى في البلوكتشين تقوم ببناء "طرق سريعة للتجميع"، فإن Lagrange تقوم بتطوير "محرك إثبات" لتشغيل جميع حركة مرور Web3.
مع الجمع بين zkML، والستاكينغ، ونموذج اقتصادي شفاف، فإن Lagrange ليست مجرد تقنية جديدة، بل هي أساس لبنية تحتية موثوقة في Web3 – حيث تُثبت الحقيقة بالأدلة، وليس فقط بالكلمات. #Lagrange @lagrangedev $LA
{بقعة}(LAUSDT)
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.
لاغرانج - "آلة" ZK قوية لـ Web3 يمكن التحقق منها
البلوكتشين يخرج من نطاق المالية البحتة للدخول إلى مجالات الذكاء الاصطناعي، DeFi والبنية التحتية للبيانات. وهذا يتطلب الحاجة الملحة إلى منصة حسابات آمنة – قابلة للتوسع – يمكن التحقق منها. يظهر Lagrange كمشروع بنية تحتية Zero-Knowledge (ZK) الرائد، ويفتح عصرًا جديدًا للحوسبة القابلة للتحقق، والتحقق من استنتاجات الذكاء الاصطناعي، ودعم متعدد السلاسل. هذه ليست مجرد أداة تقنية ولكنها أيضًا "محرك" يساعد Web3 على العمل بشكل أكثر شفافية وموثوقية. 🚀
1️⃣ شبكة ZK Prover اللامركزية Lagrange: أكثر من 85 Node تعمل بشكل احترافي، متوافقة مع zkML، rollups، coprocessors... ومحميّة بواسطة EigenLayer. الفرق: عادةً ما تركز المشاريع الأخرى على ZK-rollup لطبقة L1 معينة، مما يجعلها أقل مرونة.
2️⃣ DeepProve – التحقیق AI في نطاق واسع 🤖 Lagrange: DeepProve يقدم أدلة ZK لنتائج الذكاء الاصطناعي، ويدعم تعلم الآلة في الوقت الحقيقي والتحقق من النتائج على البلوكتشين. تم إنشاء 11 مليون دليل ZK و 3 مليون استنتاج ذكاء اصطناعي. الاختلاف: لا يزال معظم مشاريع zkML الأخرى في مرحلة التجريب، ولم يتم تطبيقها عمليًا كثيرًا. 3️⃣ الدعم عبر سلاسل متعددة وعمارة نموذجية Lagrange: تعمل بشكل جيد على EVM و non-EVM، تربط rollups و DeFi وتتعامل مع off-chain. الفرق: غالبًا ما تكون الحلول الأخرى مقيدة بطبقة توسيع واحدة (L2) أو نظام بيئي خاص.
4️⃣ نموذج اقتصادي مع توكن LA💰 Lagrange: يجب على المُثبت إيداع توكنات لاستلام مهمة إنشاء الدليل، ويتم مكافأته عند الإنجاز. خلق دورة اقتصادية ZK مستدامة. الفرق: تُستخدم معظم توكنات المشاريع الأخرى فقط لرسوم الغاز أو الإدارة. 3. التطبيق العملي للاغرانج لاجرانج ليست فقط على الورق - لقد تم تطبيقها وتطبيقها بالفعل: التحقق من نموذج AI: رفع نتائج ML مع دليل ZK إلى البلوكتشين. تحسين Rollup: إنشاء أدلة أسرع لتقليل رسوم L2. التحقق من بيانات Oracle: ضمان دقة البيانات غير المتصلة قبل نقلها إلى الشبكة. دمج وحدة المعالجة المساعدة المخصصة: إضافة منطق التحقق ZK إلى التطبيقات اللامركزية الحالية. 4. معنى لاغرانج بالنسبة لـ Web3 في عصر ستسيطر فيه الذكاء الاصطناعي والبيانات اللامركزية، الثقة هي العامل الحاسم. تساعد Lagrange: المطور: لديك أدوات قوية لبناء تطبيق موثوق.المستخدم: كن مطمئنًا أن نتائج الحساب أو الذكاء الاصطناعي قد تم التحقق منها.النظام البيئي: توسيع نطاق الأمان دون الاعتماد على الوعود. 5. الخاتمة إذا كانت المشاريع الأخرى في البلوكتشين تقوم ببناء "طرق سريعة للتجميع"، فإن Lagrange تقوم بتطوير "محرك إثبات" لتشغيل جميع حركة مرور Web3. مع الجمع بين zkML، والستاكينغ، ونموذج اقتصادي شفاف، فإن Lagrange ليست مجرد تقنية جديدة، بل هي أساس لبنية تحتية موثوقة في Web3 – حيث تُثبت الحقيقة بالأدلة، وليس فقط بالكلمات. #Lagrange @lagrangedev $LA {بقعة}(LAUSDT)