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DeepProve：当AI能够通过零知识自我证明时
在DAO世界(去中心化自治组织)中，人工智能越来越被应用于数据分析、成员评估、优化财政策略或预测治理趋势。然而，目前的AI仍然存在一个很大的“盲点”：它是一个黑箱。输出结果难以认证，缺乏透明度且容易被操控。 🔐 DeepProve – AI可以证明自己的正确性 DeepProve，建立在Lagrange的基础上，带来了一个重大进展：将AI从“提供建议”转变为“提供证据”。这项技术允许： 在敏感数据上运行AI模型而不泄露原始数据。将加密证明(cryptographic proof)附加到AI结果上。任何人都可以进行认证，而无需访问输入数据或模型结构。 换句话说，就像验证多重签名交易一样，现在DAO可以验证AI的决策。 ⚙️ DAO的关键利益 透明而不透露信息 – 认证AI结果而不需要泄露训练数据或模型权重。zk速度卓越 – 比以前的zkML框架快高达1,000倍(零知识机器学习)。规模和去中心化 – 基于Lagrange Prover Network(LPN)，具有分布式prover网络和并行计算能力。 🧠 实际案例 假设一个DAO需要选择负责主要基金的人。AI将分析成员的贡献数据、活动历史和技能，然后选出最佳候选人。
DeepProve 将创建加密证明认证的证据： AI模型在有效数据上正常运行。决策过程中没有干预、操控或偏见。 结果在进行投票或任命之前由DAO认证。 👀 个人视角 在区块链中，我们已经习惯了“Don’t trust, verify”——不要信任，必须认证。但在AI领域，这在以前几乎是不可能的。DeepProve 改变了局面：将密码透明性引入人工智能。
如果AI在DAO治理中将发挥重要作用，则AI也必须达到DAO的信任标准。这就是实现这一目标的方法。 🗨️ 思考的问题 AI在DAO中的所有建议是否应该附带“零知识”账单？如果AI在做出决策时提供密码学证明，您是否愿意更多地授权给它？ ♡喜欢💬 ➤ #lagrange @lagrangedev $LA {spot} (LAUSDT)