Pourquoi ai-je investi dans @lagrangedev $LA 👇 Lagrange Labs s'attaque au défi central d'établir la confiance et la vérifiabilité dans les systèmes d'IA, en particulier à mesure que l'IA devient omniprésente dans des secteurs comme la finance, la santé, la défense et les applications grand public. Le principal problème qu'ils abordent est la nature "boîte noire" des modèles d'IA : les utilisateurs doivent actuellement faire confiance aveuglément à ce que les sorties de l'IA sont précises, impartiales et alignées sur les fonctions prévues, sans garanties cryptographiques. Cette absence de preuve expose à des risques tels que la manipulation de modèles, les violations de la vie privée ou des décisions mal alignées qui pourraient avoir des conséquences dans le monde réel. Pour résoudre cela, Lagrange a développé DeepProve, un cadre de machine learning à connaissance nulle (zkML) prêt pour la production qui génère des preuves cryptographiques compactes pour les inférences d'IA. Il vérifie que la sortie d'un modèle d'IA (Y) résulte de l'exécution correcte du modèle sur une entrée spécifique (X), sans révéler de données sensibles, de poids de modèle ou d'algorithmes propriétaires. Avantages clés : 🔹 Vitesse et évolutivité : Jusqu'à 158x plus rapide que les systèmes zkML précédents, 🔹 Supportant de grands modèles comme GPT-2 (inférences complètes de 1024 tokens) et permettant des preuves pour des millions d'inférences. 🔹 Confidentialité et sécurité : Idéal pour des scénarios comme la santé (vérification des prédictions sur les données des patients sans exposition) ou la finance (vérifications de conformité sur des modèles propriétaires). 🔹 Intégration décentralisée : Basé sur leur réseau ZK Prover (alimenté par @eigenlayer), il permet aux prouveurs optimisés par le matériel (par exemple, les GPU issus des partenariats NVIDIA/Intel) de gérer les charges de travail efficacement. Comme indiqué sur leur site, "À mesure que l'IA s'intègre de plus en plus dans notre vie quotidienne, nous devons être en mesure de prouver que les modèles d'IA produisent des résultats conformément à leurs fonctions attendues." DeepProve a déjà prouvé plus de 3 millions d'inférences d'IA et s'est intégré à plus de 30 projets, y compris des collaborations avec Matter Labs, Inference Labs et Sentient AGI pour une IA vérifiable dans Web3 et au-delà. Et au fait, leur token $LA incite davantage cet écosystème en couvrant les frais de preuve et en permettant le staking pour les prouveurs.