Web3の世界では、私たちは厄介なジレンマに直面しています:オフチェーン計算の信頼性をどのように確保するか?分散型金融(DeFi)プラットフォームで、人工知能(AI)モデルが推奨する"最適な借入戦略"を受け取ったとき、あなたは躊躇せずに提案に従いますか?この問題の核心は、AIが密かにデータを改ざんしていないこと、またはモデルパラメータが人為的に操作されていないことをどのように保証するかにあります。
これがLagrangeプロジェクトの切り口です。オフチェーン計算に対して偽造不可能な「信頼性証明」を提供することに専念し、ブロックチェーンがデータを保存するだけでなく、計算プロセスの真実性を判断できるようにします。
Web3エコシステムの痛点は計算速度の不足ではなく、計算結果の信頼性の問題です。例えば、クロスチェーントランザクションにおいて、相手のチェーン上の資産残高が本物であることをどのように確保するのでしょうか?AIがオフチェーンでリスク管理モデルを実行する際、私たちはそれが事前に合意されたアルゴリズムを使用していることをどのように検証するのでしょうか?また、複雑な契約計算が効率を上げるためにオフチェーンに移されるとき、私たちは結果が転送中に改ざんされていないことをどのように確保できるのでしょうか?
これらの問題の解決策は、1つの重要な技術に指し示されています:ゼロ知識証明(ZK)。
原文表示これがLagrangeプロジェクトの切り口です。オフチェーン計算に対して偽造不可能な「信頼性証明」を提供することに専念し、ブロックチェーンがデータを保存するだけでなく、計算プロセスの真実性を判断できるようにします。
Web3エコシステムの痛点は計算速度の不足ではなく、計算結果の信頼性の問題です。例えば、クロスチェーントランザクションにおいて、相手のチェーン上の資産残高が本物であることをどのように確保するのでしょうか?AIがオフチェーンでリスク管理モデルを実行する際、私たちはそれが事前に合意されたアルゴリズムを使用していることをどのように検証するのでしょうか?また、複雑な契約計算が効率を上げるためにオフチェーンに移されるとき、私たちは結果が転送中に改ざんされていないことをどのように確保できるのでしょうか?
これらの問題の解決策は、1つの重要な技術に指し示されています:ゼロ知識証明(ZK)。