這一人工智能突破讓你在不揭示模型的情況下驗證機器學習——認識拉格朗日

@lagrangedev 已成爲在利用零知識證明 (ZKPs) 方面的龍頭，以爲現代人工智能帶來安全性、隱私和問責制。其產品的核心是 DeepProve，這是可用的最快的零知識機器學習 (zkML) 系統，旨在以密碼學方式驗證人工智能推理，而無需暴露模型內部或敏感用戶數據。

DeepProve 利用一種稱爲拉格朗日證明者網路 (LPN) 的分布式架構，實現了跨去中心化的專用證明者節點雲的可擴展並行證明生成。這使得大型 AI 推理可以被拆分成多個部分，在優化硬件上獨立證明 (例如 GPU 或 ASIC)，然後聚合成一個緊湊的證明給最終用戶。結果是：高吞吐量、低延遲和經濟高效的 zkML。

LPN的一大關鍵優勢是其雙重拍賣資源分配(DARA)機制——一種基於背包的拍賣，通過真實競標將證明請求者和證明操作員匹配。客戶支付公平的閾值價格，而證明者獲得競爭性的補償，從而創造一個可持續的、去中心化的、非提取性的證明市場。

Lagrange正在通過戰略合作擴大DeepProve的影響力，推動可驗證AI的邊界。在2025年6月，它加入了英特爾的創業公司LiftOff計劃，獲得了對英特爾Tiber AI雲和硅級優化支持的訪問——加速實時、企業級的證明生成。在此之前，Lagrange成爲NVIDIA Inception計劃中首個AI-加密公司，利用NVIDIA的生態系統推動zkML在醫療、國防和自主系統等領域的廣泛應用。

此外，與Inference Labs的戰略合作正在將DeepProve嵌入去中心化的AI工作流程——特別是在鏈上和Web3環境中——以建立嚴格的基於加密的AI行爲驗證，而不會泄露模型或輸入。

DeepProve的性能表現突出：基準測試顯示，證明生成速度比以前的zkML解決方案快高達158倍，驗證速度快高達671倍——使zkML在高影響力的現實世界AI系統中變得實用。

使用DeepProve，用戶和開發者可以證明AI推理的兩個基本方面：使用了正確的模型，並且輸出是可信的，同時保護數據隱私和模型機密。

拉格朗日的願景根植於這樣一種信念：可驗證性必須成爲人工智能的信任層——就像HTTPS保護網路一樣，零知識證明應該保護人工智能。DeepProve正在迅速將這一願景變爲現實。

總之，Lagrange 處於可驗證人工智能的前沿，提供 DeepProve 作爲一個可擴展的高性能 zkML 系統，依托於去中心化的基礎設施和公平的市場動態。它使人工智能能夠不再作爲不透明的“黑箱”運作，而是作爲可以在數學上信任的透明系統——同時保持人工智能模型和數據的完全私密。 $LA #拉格朗日