Lagrangeの最近のMira Networkとの協力はフォローする価値があり、両者は分散化されたAIの信頼基盤を構築しています。Miraは本来、AI出力の分散化検証に焦点を当てており、分散検証ノードネットワークを通じてモデルの応答を監査し、コンセンサス検証を行っています。しかし、LagrangeがもたらすDeepProve技術はこの事を新たな高みへと押し上げています——それは各モデルの推論に対してzk-SNARKsを生成でき、既存のzkMLライブラリの158倍の証明生成速度を実現しています。


この組み合わせは非常に興味深いです。MiraはAI出力の真実性を確認し、DeepProveは数学的に計算プロセスの正確性を証明します。具体的には、次の3つの核心的な問題を解決します:モデルは実際に動作していますか?計算は正しく実行されていますか?出力はチェーン上で信頼できますか?この二重検証メカニズムは分散化されたAIの新しい基準を設定します。
テクニカル指標において、DeepProveは明らかな優位性を示しています。驚異的な証明速度に加えて、プライバシーを保持した論理検証が可能であり、これは敏感なデータを扱うAIアプリケーションにとって特に重要です。さらに重要なのは、これらの証明がオラクル、スマートコントラクト、またはコンプライアンスシステムに直接接続でき、Web3エコシステム全体に検証可能なAIサービスの基盤を提供することです。
アプリケーションの展望から見ると、このアーキテクチャはAIサービスの使用方法を再構築する可能性があります。開発者は自己証明の論理を持つモデルを構築でき、インテリジェントエージェントは各出力を検証し、最終的に監査可能なAIサービスネットワークを形成します。現在のAI+ブロックチェーン分野に一般的に存在する「ブラックボックス」問題を考慮すると、この検証可能性の設計は明らかに分散化の精神により適しています。協力が進むにつれて、LAトークンの検証ネットワークにおける役割はさらに際立つ可能性があります。

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