في ظل موجة الاندماج السريع بين تقنيات AI وWeb3، يجذب مشروع Lagrange اهتمام الصناعة بتقنيته الفريدة في zk-SNARKs. على الرغم من أن الحماس قد تراجع مؤخرًا، إلا أن Lagrange لا يزال يظهر إمكانيات نمو كبيرة، حيث تكمن ميزته الأساسية في معالجة ثلاث مشكلات رئيسية في تطبيقات AI وهي الموثوقية والخصوصية والتعاون عبر السلاسل.

ابتكرت لاغرانج ZK معالجًا مساعدًا، حيث تم نقل عملية تدريب ونمذجة الذكاء الاصطناعي إلى خارج السلسلة، ثم تم إنشاء zk-SNARKs وتحميلها إلى البلوكشين للتحقق. لم تقلل هذه الطريقة من التكاليف بشكل كبير فحسب، بل ضمنت أيضًا قابلية تدقيق عملية تنفيذ الذكاء الاصطناعي، مما يحمل أهمية كبيرة للصناعات التي تتطلب الشفافية مثل الرعاية الصحية والمالية.

فيما يتعلق بالأداء، اعتمدت Lagrange على بنية Reckle Trees، من خلال تقسيم المهام ومعالجة متوازية، مما يزيد من الكفاءة بينما يحمي الخصوصية البيانات بشكل فعال. تطبيق آلية zk-SNARKs يمكّن نموذج الذكاء الاصطناعي من استدعاء المعلومات الحساسة على السلسلة بأمان، مثل بيانات الأصول والمعلومات الشخصية، مما يعزز من قدرة النموذج على التعميم.

تعتبر التوافقية عبر السلاسل واحدة من أبرز ميزات Lagrange. يدعم هذا المشروع بشكل أصلي العديد من منصات blockchain الرئيسية مثل Ethereum وSolana، مما يتيح التحقق من الحالة بين السلاسل المختلفة. تتيح هذه الميزة للذكاء الاصطناعي الوصول بحرية إلى بيانات متعددة السلاسل وضمان صحتها، مما يكسر بشكل فعال قيود جزر البيانات.

حالياً، يمكن لشبكة اختبار Lagrange أن تولد أكثر من 120000 إثبات أسبوعياً، وقد بدأت بالتعاون مع مشاريع معروفة مثل EigenLayer، مما يعزز من عملية دمج الشبكة الرئيسية. إن إطار الحساب الموثوق "ZK+AI" الذي اقترحته Lagrange أصبح تدريجياً جزءاً لا يتجزأ من بنية Web3 التحتية من الجيل الجديد.

مع التطور المستمر لتقنية الذكاء الاصطناعي، من المتوقع أن تلعب المشاريع الابتكارية مثل Lagrange التي تجمع بين zk-SNARKs والذكاء الاصطناعي دورًا رئيسيًا في النظام البيئي Web3 في المستقبل، مما يعزز التكامل العميق بين تقنية blockchain وتطبيقات الذكاء الاصطناعي، ويؤدي إلى تحولات ثورية في مختلف الصناعات.