في الآونة الأخيرة، يبدو أن حماس الذكاء الاصطناعي في مجال البلوكتشين قد انخفض. العديد من المشاريع التي تدعي "AI+البلوكتشين" غالبًا ما تكون مجرد تغيير في الشكل دون تغيير في المحتوى، حيث تكون التفاصيل التقنية غير واضحة، والنتائج العملية مخيبة للآمال.
ومع ذلك، فإن مشروع Lagrange يفتح طريقًا واضحًا في هذا الضباب. إنه ليس مجرد حديث عن الأفكار، بل يواجه التحديات التقنية، ويكرس جهوده لحل مشكلة موثوقية الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين. هدف Lagrange هو جعل كل نتيجة للذكاء الاصطناعي قابلة للتحقق، والتتبع، والحصول على اعتراف البلوكتشين.
تظهر لاغرانج ميزتها الفريدة من خلال ثلاثة جوانب رئيسية:
أولاً، فإنه يحل مشكلة "صندوق الأسود" في الاستدلال بالذكاء الاصطناعي. غالبًا ما تكون عملية اتخاذ القرار التقليدية في الذكاء الاصطناعي غير شفافة، بينما قدمت Lagrange تقنية zkML (التعلم الآلي القائم على المعرفة الصفرية). كل مخرجات الذكاء الاصطناعي تأتي مع دليل رياضي، مما يجعل دقة النتائج قابلة للتحقق على السلسلة. تضمن هذه الابتكار أن موثوقية قرارات الذكاء الاصطناعي لم تعد تعتمد على الأحكام الذاتية، بل تضمنها تقنية البلوكتشين.
ثانياً، طورت Lagrange zkCoprocessor، وهو حل متقدم لإدارة البيانات عبر السلاسل. يمكنه الحصول على البيانات من مختلف الكتل أو الأنظمة خارج السلسلة، وتوليد إثباتات المعرفة الصفرية. هذه التقنية تجعل البيانات المتنوعة قادرة على الدخول بشكل قانوني وموثوق إلى البلوكتشين، مما يعزز بشكل كبير من التشغيل المتداخل عبر السلاسل.
أخيرًا، اعتمدت Lagrange آلية تشغيل شبكة جديدة. تختلف عن نموذج "أول من يأتي، أول من يخدم" التقليدي، تتطلب Lagrange من العقد المشاركة في تشغيل الشبكة من خلال رهن رموز LA. تساعد هذه التصميم في ضمان استقرار الشبكة وأمانها، في نفس الوقت تمنع السلوكيات الضارة.
تعمل هذه المبادرات المبتكرة لمشروع Lagrange على تمهيد الطريق للتكامل العميق بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين. إنها لا تحل التحديات على المستوى التكنولوجي فحسب، بل توفر أيضًا إمكانيات جديدة لبناء نظام بيئي للذكاء الاصطناعي اللامركزي أكثر موثوقية وشفافية. مع تقدم المشروع، لدينا أسباب لتوقع أن يحقق Lagrange المزيد من الإنجازات في إعادة تشكيل طريقة تفاعل الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين.
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 11
أعجبني
11
8
مشاركة
تعليق
0/400
AirdropHunter007
· منذ 12 س
هل يمكنني الحصول على بعض الفوائد من LA؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
WalletManager
· 08-02 00:50
偷偷囤了点LA محفظة متعددة التواقيع已设好 坐等 التكديس للقمر
شاهد النسخة الأصليةرد0
SchrodingerPrivateKey
· 08-02 00:44
حقًا هناك شيء مثير للاهتمام زيادة المركز أولاً
شاهد النسخة الأصليةرد0
MoonRocketTeam
· 08-02 00:29
أبلغوا محطة الأرض! هذه السفينة zkML لديها شيء مميز، يبدو أنها ستنطلق نحو المشتري.
شاهد النسخة الأصليةرد0
SmartContractRebel
· 08-02 00:28
لا تقولي أي شيء، فقط انسخ svm
شاهد النسخة الأصليةرد0
TaxEvader
· 08-02 00:25
بقرة... بعد قراءته ، أشعر أنه يستحق السكتة الدماغية
في الآونة الأخيرة، يبدو أن حماس الذكاء الاصطناعي في مجال البلوكتشين قد انخفض. العديد من المشاريع التي تدعي "AI+البلوكتشين" غالبًا ما تكون مجرد تغيير في الشكل دون تغيير في المحتوى، حيث تكون التفاصيل التقنية غير واضحة، والنتائج العملية مخيبة للآمال.
ومع ذلك، فإن مشروع Lagrange يفتح طريقًا واضحًا في هذا الضباب. إنه ليس مجرد حديث عن الأفكار، بل يواجه التحديات التقنية، ويكرس جهوده لحل مشكلة موثوقية الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين. هدف Lagrange هو جعل كل نتيجة للذكاء الاصطناعي قابلة للتحقق، والتتبع، والحصول على اعتراف البلوكتشين.
تظهر لاغرانج ميزتها الفريدة من خلال ثلاثة جوانب رئيسية:
أولاً، فإنه يحل مشكلة "صندوق الأسود" في الاستدلال بالذكاء الاصطناعي. غالبًا ما تكون عملية اتخاذ القرار التقليدية في الذكاء الاصطناعي غير شفافة، بينما قدمت Lagrange تقنية zkML (التعلم الآلي القائم على المعرفة الصفرية). كل مخرجات الذكاء الاصطناعي تأتي مع دليل رياضي، مما يجعل دقة النتائج قابلة للتحقق على السلسلة. تضمن هذه الابتكار أن موثوقية قرارات الذكاء الاصطناعي لم تعد تعتمد على الأحكام الذاتية، بل تضمنها تقنية البلوكتشين.
ثانياً، طورت Lagrange zkCoprocessor، وهو حل متقدم لإدارة البيانات عبر السلاسل. يمكنه الحصول على البيانات من مختلف الكتل أو الأنظمة خارج السلسلة، وتوليد إثباتات المعرفة الصفرية. هذه التقنية تجعل البيانات المتنوعة قادرة على الدخول بشكل قانوني وموثوق إلى البلوكتشين، مما يعزز بشكل كبير من التشغيل المتداخل عبر السلاسل.
أخيرًا، اعتمدت Lagrange آلية تشغيل شبكة جديدة. تختلف عن نموذج "أول من يأتي، أول من يخدم" التقليدي، تتطلب Lagrange من العقد المشاركة في تشغيل الشبكة من خلال رهن رموز LA. تساعد هذه التصميم في ضمان استقرار الشبكة وأمانها، في نفس الوقت تمنع السلوكيات الضارة.
تعمل هذه المبادرات المبتكرة لمشروع Lagrange على تمهيد الطريق للتكامل العميق بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين. إنها لا تحل التحديات على المستوى التكنولوجي فحسب، بل توفر أيضًا إمكانيات جديدة لبناء نظام بيئي للذكاء الاصطناعي اللامركزي أكثر موثوقية وشفافية. مع تقدم المشروع، لدينا أسباب لتوقع أن يحقق Lagrange المزيد من الإنجازات في إعادة تشكيل طريقة تفاعل الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين.