Этот прорыв в области искусственного интеллекта позволяет вам проверять машинное обучение, не раскрывая модель — познакомьтесь с Лагранжем

@lagrangedev стал лидером в использовании нулевых доказательств (ZKPs) для обеспечения безопасности, конфиденциальности и подотчетности в современном ИИ. В центре его предложения находится DeepProve, самая быстрая система нулевых доказательств машинного обучения (zkML), разработанная для криптографической проверки выводов ИИ без раскрытия внутренних данных модели или конфиденциальной информации пользователя.

DeepProve использует распределенную архитектуру под названием Lagrange Prover Network (LPN), которая обеспечивает масштабируемое, параллельное генерирование доказательств в рамках децентрализованного облака специализированных узлов-доказателей. Это позволяет разбивать большие AI выводы на части, независимо доказывать их на оптимизированном оборудовании (например, на GPUs или ASICs), а затем агрегировать в компактное доказательство для конечного пользователя. Результат: высокая пропускная способность, низкая задержка и экономически эффективный zkML.

Одним из ключевых преимуществ LPN является его механизм распределения ресурсов через двойные аукционы (DARA) — аукцион на основе рюкзака, который связывает запрашивающих доказательства и операторов-доказчиков через честные ставки. Клиенты платят справедливые пороговые цены, в то время как доказчики получают конкурентоспособную компенсацию, создавая устойчивый, децентрализованный и неэкстрактивный рынок доказательств.

Lagrange расширяет охват DeepProve через стратегические сотрудничества, которые раздвигают границы верифицируемого ИИ. В июне 2025 года она присоединилась к программе Intel Liftoff for Startups, получив доступ к Tiber AI Cloud от Intel и поддержке оптимизации на уровне кремния — что ускоряет генерацию доказательств в реальном времени на уровне предприятий. До этого Lagrange стала первой AI-крипто компанией в программе Inception от NVIDIA, используя экосистему NVIDIA для обеспечения широкомасштабного внедрения zkML в таких областях, как здравоохранение, оборона и автономные системы.

Более того, стратегическое партнерство с Inference Labs внедряет DeepProve в децентрализованные AI-рабочие процессы—в частности, в цепочках и Web3-средах—для установления строгой, основанной на криптовалютах верификации поведения AI без утечки моделей или входных данных.

Производительность DeepProve выделяется: бенчмарки показывают, что скорость генерации доказательств в 158 раз быстрее, а проверка в 671 раз быстрее, чем у предыдущих решений zkML, что делает zkML практичным для высокоэффективных реальных AI-систем.

С помощью DeepProve пользователи и разработчики могут доказать два основных аспекта вывода ИИ: что использовалась правильная модель и что выходные данные являются подлинными, при этом сохраняя конфиденциальность данных и модели.

Видение Лагранжа основано на убеждении, что проверяемость должна стать слоем доверия ИИ — так же, как HTTPS защищает веб, доказательства с нулевым разглашением должны защищать ИИ. DeepProve быстро преобразует это видение в реальность.

В заключение, Lagrange находится на переднем крае проверяемого ИИ, предлагая DeepProve как масштабируемую, высокопроизводительную систему zkML, поддерживаемую децентрализованной инфраструктурой и справедливыми рыночными динамиками. Она позволяет ИИ работать не как непрозрачные "черные ящики", а как прозрачные системы, которым вы можете математически доверять — при этом сохраняя модели ИИ и данные полностью приватными. $LA #лагранж