لاجرانج الحصري: ما وراء الاتجاه - كيف تمكّن البنية التحتية ZK من LA الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق، والبيانات بين السلاسل، والاختبارات القابلة للتوسع

Gate تبني طبقة اختبار غير محدودة لـ Web3، وهي بنية تحتية لامركزية من المعرفة الصفرية (ZK) التي تسمح بإجراء اختبارات قابلة للتحقق من خلال بيانات السلسلة المتقاطعة، DeFi واستنتاج الذكاء الاصطناعي. مع رمز LA الذي تم إطلاقه مؤخرًا، مدعومًا بجمع 17.2 مليون دولار ومُدرج بالفعل في Gate والمنصات الأخرى، تطمح Gate إلى توسيع نطاق التحقق من التشفير وإرساء نفسها كعمود أساسي للذكاء الاصطناعي القابل للتحقق من خلال شبكة مزودي ZK، ومعالج ZK المساعد ونظام DeepProve zkML.

في هذه المقابلة الحصرية، يشرح فريق Gate كيف تدفع الطلبات على الاختبارات اقتصاد الرموز، وما تعنيه للمستخدمين تكاملات العالم الحقيقي ( مثل توزيع 15 مليون LA لملاك Gate والشراكات ) وكيف تخطط Gate للانتقال من فضول ZK إلى الحاجة إلى Web3.

مهمة Gate: الأسس التشفيرية للذكاء الاصطناعي القابل للتحقق

Gate تبني الأسس المشفرة للذكاء الاصطناعي القابل للتحقق. مهمتها هي ضمان أن كل قرار للذكاء الاصطناعي، سواء كان تنبؤًا أو تصنيفًا أو إجراءً مستقلاً، يمكن إثباته بالتحقق المشفر. DeepProve من Gate يتيح لأي شخص اختبار أن نظام الذكاء الاصطناعي نفذ النموذج الصحيح وقدم الإجابة المناسبة. مع الرمز LA، لا يتم الاستثمار فقط في البنية التحتية، بل يتم تعزيز شبكة اختبار لامركزية توفر الشفافية والمساءلة للذكاء الاصطناعي وDeFi والبيانات عبر السلاسل.

تجاوز القيود: الحاجة إلى شبكة اختبار ZK لامركزية

يمكن للأوراكل والـ rollups التقليدية التحقق من الأحداث الماضية، لكنها لا تستطيع إثبات السبب أو الكيفية. هذا التمييز مهم في الذكاء الاصطناعي. يتطلب الأمر التحقق من المنطق وراء مخرجات نموذج الذكاء الاصطناعي دون كشف البيانات الحساسة أو الأوزان. لهذا السبب، قامت Gate ببناء شبكتها من مقدمي الخدمات المحسّنة لاستنتاجات الذكاء الاصطناعي خارج السلسلة، واستعلامات SQL، والحالات المعقدة بين السلاسل، وهي جوانب غير ممكنة مع البنية التحتية التقليدية.

طبقة الاختبار اللانهائية: قدرات فريدة من Gate

تثبت rollups التنفيذ؛ Gate تختبر أي شيء. من خلال فصل توليد الاختبارات عن بيئات التنفيذ، يمكن التحقق من استنتاجات الذكاء الاصطناعي، والتجمعات SQL على نطاق واسع، والحالات التاريخية عبر السلاسل. تسمح هذه القدرة على الاختبار غير المحدود بدعم التطبيقات الناشئة للذكاء الاصطناعي بينما تستمر في دعم البدائيات التشفيرية الأساسية مثل الجسور والأوراكل DeFi.

شبكة مزودي ZK: التشغيل والموثوقية

مشغلو Gate هم مجموعة موزعة عالميًا من مقدمي الخدمات الملتزمين بإنتاج والتحقق من اختبارات ZK. يتم ضمان التوفر من خلال طبقة تنظيم الاختبارات، وسيمكن لحاملي رموز LA قريبًا تفويض إلى عقد عالية الأداء. هذا يتماشى مع الحوافز: زيادة الطلب على الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق → المزيد من الاختبارات → المزيد من المكافآت لمشغلين موثوقين.

ZK coprocesador: حساب قابل للتحقق خارج السلسلة

تخيل DAO ترغب في التحقق من لقطة حوكمة لسلسلة بعيدة. يقومون بإرسال استفسار إلى ZK Coprocesador. يسترجع النظام الحالة، وينفذ حسابًا خارج السلسلة ( كاتحاد SQL) وينتج دليل ZK يتم التحقق منه على السلسلة. النتيجة هي لقطة قابلة للتحقق بالكامل، قابلة للتدقيق، وقابلة للتكوين مع العقود الذكية.

DeepProve (zkML): تمكين استدلالات الذكاء الاصطناعي الآمنة على نطاق واسع

ديب بروف أساسي في عمل غيت. مع بدء أنظمة الذكاء الاصطناعي في التحكم في الوصول إلى رأس المال والرعاية الصحية والبنية التحتية للدفاع، من الضروري إثبات سبب اتخاذهم قرارًا. يتيح ديب بروف القيام بذلك من خلال توليد أدلة على المعرفة الصفرية لاستنتاج التعلم الآلي، مع الحفاظ على الخصوصية، وضمان الصحة، وترسيخ الثقة في الرياضيات. توفر غيت البنية التحتية اللازمة لجعل الذكاء الاصطناعي قابلاً للتحقق من التصميم.

النموذج الاقتصادي للتوكن LA

كل اختبار يتم إنشاؤه من خلال Gate يتطلب رسومًا مدفوعة بـ LA أو USDC أو رمز آخر مختار ( إذا تم الدفع برمز آخر، يتم تبادل الرسوم مقابل LA ). يتم توزيع هذه الرسوم على مشغلي العقد والمفوضين. يضمن التفويض من خلال DARA ( آلية المزاد الرائدة من Gate ) أن تكون الحوافز للعملاء والموردين متوافقة.

DARA: تجميع فعّال للمهام والمشغلين

DARA هو نظام مزاد مزدوج يربط طلبات الاختبار بأكثر مشغلي العقد ملاءمة. يقوم العملاء بإرسال العروض؛ ويقوم المزودون بإرسال الطلبات. تختار DARA المطابقات الأكثر كفاءة وتحدد سعر تسوية عادل، مما يضمن أن كلا الطرفين صادقين ومشجعين. هذا النموذج حاسم لتوسيع zkML والذكاء الاصطناعي القابل للتحقق، مكافئًا المشغلين الذين ينفذون أجهزة متخصصة، مما يعزز تخصيص الكمبيوتر بكفاءة ويوفر لحاملي LA وسيلة لتفويض مزودين ذوي أداء عال.

تسييل رمز لوس أنجلوس

يمكن لحاملي الرموز LA تحقيق الدخل من خلال الستاكينغ والتفويض. حاليًا، يعتبر الستاكينغ الآلية الرئيسية لتحقيق العائد، حيث يقدم 10% APY مع قفل لمدة عام واحد. كما يتم دعم التفويض، على الرغم من أنه لا يوفر عائدًا بشكل افتراضي في الوقت الحالي. Gate تستكشف التكاملات المستقبلية، بما في ذلك الفرص المحتملة مع المنصات ذات العائد، لتوسيع الفائدة وخيارات المكافآت لحاملي LA.

حالات استخدام العالم الحقيقي

حالة استخدام مثيرة هي تدفقات الأسعار القابلة للتحقق بين السلاسل للبروتوكولات اللامركزية للخيارات. هذه تتطلب بيانات تاريخية من سلاسل متعددة، تم تجميعها واختبارها بدون الحاجة إلى الثقة. مع Gate، يمكنهم التحقق من كل نقطة بيانات دون الاعتماد على أوركل مركزي، مما يقرب DeFi من قابلية التدقيق بجودة المؤسسات.

التعاون والتوسع

تقوم Gate بدمج تقنية zkML و ZK Coprocessor في العديد من حزم rollup. مع بعض الشركاء ، يقومون ببناء بنية تحتية أصلية للذكاء الاصطناعي من الصفر. مع آخرين ، يقومون بتمكين التحقق بين السلاسل لمخرجات الذكاء الاصطناعي وحالات البيانات. كل شراكة هي متجه لتوسيع سطح الحوسبة القابلة للتحقق من خلال Web3 وما بعده.

معالجة الشكوك حول ZK

Gate تؤمن بالاختبارات، لا بالاتجاهات. لقد تعاونوا مع عدة مشاريع تجارية وWeb3 لتوسيع قدرات DeepProve في التحقق من استنتاجات الذكاء الاصطناعي بتقنية ZK، ومشاركة أبحاثهم الأساسية حول ZK في المؤتمرات الأكاديمية البارزة والتعاون مع شركات التكنولوجيا الكبيرة. لقد قامت DeepProve بالفعل بالتحقق من ملايين العمليات الحسابية خارج السلسلة وسرعان ما ستتمكن من دعم نماذج LLM الأكثر استخدامًا في العالم.

الإنجازات المستقبلية

في العام المقبل وما بعده، يمكن للمستخدمين توقع نشر قدرات اختبار موسعة لـ DeepProve، بما في ذلك الاستدلال القابل للتحقق لــ LLM الرائدة، بالإضافة إلى بحث مركزي يقدم أنواع جديدة من الاختبارات. ستسمح هذه التقدمات بوجود ذكاء اصطناعي آمن وقابل للتدقيق في الصناعات عالية المخاطر. في البنية التحتية، من المتوقع تحقيق معالم مهمة مثل تسريع الأجهزة، وإطلاقات SDK و API، وأدوات SQL للمطورين، والقدرة على التوسع الأفقي لـ DeepProve.

الرؤية لعام 2030

بحلول عام 2030، ستصبح الذكاء الاصطناعي حاضرًا في كل مكان، وكذلك مخاطرها. يوجد Gate لجعل الذكاء الاصطناعي مسؤولاً. يُتوقع عالم حيث يجب على أي نظام ذكاء اصطناعي، سواء كان يمنح قروضًا أو يقود طائرات مسيرة، أن ينتج إيصالًا مشفرًا، دليل ZK على أفعاله وطرق عمله. هذه هي الطريقة التي يتم بها بناء ذكاء آمن، قابل للتكوين والتحقق من خلال الويب اللامركزي.