Цей прорив у штучному інтелекті дозволяє перевіряти машинне навчання, не розкриваючи модель — знайомтеся з Лагранжем

@lagrangedev став лідером у використанні нульових доказів (ZKPs) для забезпечення безпеки, конфіденційності та підзвітності сучасному ШІ. В основі його пропозиції лежить DeepProve, найшвидша система нульового знання машинного навчання (zkML), призначена для криптографічної верифікації висновків ШІ без розкриття внутрішніх даних моделі чи чутливих даних користувачів.

DeepProve використовує розподілену архітектуру, звану мережею Lagrange Prover (LPN), яка дозволяє масштабовану, паралельну генерацію доказів через децентралізоване хмарне середовище спеціалізованих вузлів-доказників. Це дозволяє великим AI-висновкам бути розділеними на частини, незалежно перевіреними на оптимізованому апаратному забезпеченні (наприклад, GPU або ASIC), а потім агрегованими в компактний доказ для кінцевого користувача. Результат: висока пропускна здатність, низька затримка та економічно ефективний zkML.

Однією з ключових переваг LPN є його механізм подвоєного аукціону розподілу ресурсів (DARA) — аукціон на основі рюкзака, який зв’язує замовників доказів та операторів доказів через чесні торги. Клієнти платять справедливі граничні ціни, тоді як провайдери отримують конкурентну компенсацію, створюючи стійкий, децентралізований і неекстрактивний ринок доказів.

Lagrange розширює досяжність DeepProve через стратегічні співпраці, які розширюють межі перевіряємого ШІ. У червні 2025 року вона приєдналася до програми Liftoff for Startups від Intel, отримавши доступ до Tiber AI Cloud від Intel та підтримки оптимізації на рівні кремнію — прискорюючи генерування доказів у реальному часі, придатних для підприємств. Перед цим Lagrange стала першою AI-crypto компанією в програмі Inception від NVIDIA, використовуючи екосистему NVIDIA для забезпечення широкомасштабного впровадження zkML у таких сферах, як охорона здоров'я, оборона та автономні системи.

Більше того, стратегічне партнерство з Inference Labs вбудовує DeepProve в децентралізовані AI робочі процеси—особливо в ончейн та Web3 середовища—для встановлення сувірної, крипто‑базованої верифікації поведінки AI без витоку моделей або вхідних даних.

Продуктивність DeepProve є видатною: бенчмаркінг вказує на швидкість генерації доказів до 158× швидше, а верифікації до 671× швидше, ніж у попередніх рішеннях zkML — що робить zkML практичним для систем штучного інтелекту з високим впливом у реальному світі.

З DeepProve користувачі та розробники можуть довести два основні аспекти висновку ШІ: що був використаний правильний модель, і що вихід є автентичним, все це зберігаючи конфіденційність даних та моделі.

Візія Лагранжа ґрунтується на переконанні, що перевірка має стати шаром довіри для ШІ — так само, як HTTPS забезпечує безпеку вебу, докази з нульовим розголошенням повинні забезпечити безпеку ШІ. DeepProve швидко перетворює це бачення на реальність.

У підсумку, Lagrange знаходиться на передовій перевіряємого ШІ, пропонуючи DeepProve як масштабовану, високо продуктивну zkML систему, підтримувану децентралізованою інфраструктурою та справедливими динаміками ринку. Це дозволяє ШІ працювати не як непрозорі "чорні ящики", а як прозорі системи, яким ви можете математично довіряти, при цьому зберігаючи моделі ШІ та дані повністю приватними. $LA #lagrange