Perché ho investito in @lagrangedev $LA 👇 Lagrange Labs sta affrontando la sfida principale di stabilire fiducia e verificabilità nei sistemi di intelligenza artificiale, in particolare man mano che l'IA diventa diffusa in settori come finanza, sanità, difesa e applicazioni per i consumatori. Il problema principale che affrontano è la natura "black-box" dei modelli di IA: gli utenti attualmente devono fidarsi ciecamente che le uscite dell'IA siano accurate, imparziali e allineate con le funzioni previste, senza garanzie crittografiche. Questa mancanza di prove espone a rischi come manomissioni del modello, violazioni della privacy o decisioni non allineate che potrebbero avere conseguenze nel mondo reale. Per risolvere questo, Lagrange ha sviluppato DeepProve, un framework di machine learning a zero conoscenza (zkML) pronto per la produzione che genera prove crittografiche compatte per le inferenze dell'IA. Verifica che l'uscita di un modello di IA (Y) sia il risultato dell'esecuzione corretta del modello su un input specifico (X), senza rivelare dati sensibili, pesi del modello o algoritmi proprietari. Benefici chiave: 🔹 Velocità e scalabilità: Fino a 158 volte più veloce rispetto ai precedenti sistemi zkML, 🔹 Supporto per modelli grandi come GPT-2 (inferenze complete di 1024 token) e abilitazione di prove per milioni di inferenze. 🔹 Privacy e sicurezza: Ideale per scenari come la sanità (verifica delle previsioni sui dati dei pazienti senza esposizione) o la finanza (controlli di conformità su modelli proprietari). 🔹 Integrazione decentralizzata: Costruito sulla loro Rete ZK Prover (alimentata da @eigenlayer), consente a provers ottimizzati per hardware (ad es., GPU da partnership con NVIDIA/Intel) di gestire i carichi di lavoro in modo efficiente. Come dichiarato sul loro sito, "Man mano che l'IA diventa sempre più integrata nelle nostre vite quotidiane, dobbiamo essere in grado di dimostrare che i modelli di IA producono risultati secondo le loro funzioni previste." DeepProve ha già dimostrato oltre 3 milioni di inferenze di IA e si è integrato con oltre 30 progetti, comprese collaborazioni con Matter Labs, Inference Labs e Sentient AGI per un'IA verificabile in Web3 e oltre. E a proposito, il loro token $LA incentiva ulteriormente questo ecosistema coprendo le spese di prova e lo staking per i provers.