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Rejamong.eth
Cordon de validation A41
ZK est un outil formidable qui peut fournir de la confiance "uniquement par le code" dans des domaines où la confiance est nécessaire, sans autorité centrale.
Il semble que le ZK Coprocessor, que Lagrange et @brevis_zk poussent avec enthousiasme, soit désormais rapidement adopté dans l'IA et la blockchain.

Rejamong.ethil y a 5 heures
L'IA a besoin de ZK
: Preuve ZK pour garantir la confiance dans l'exécution de LLM sur appareil
Le projet ZK Coprocessor @lagrangedev a annoncé la fourniture de preuves ZK pour Gemma3 de Google lors de l'événement "Verifying Intelligence" organisé par Google Cloud et HouseofZK.
Gemma 3 est un LLM "sur appareil" léger et haute performance développé par Google. Contrairement aux grands modèles d'IA comme GPT qui s'exécutent sur un serveur central et reçoivent les résultats, Gemma3 s'exécute sur l'appareil de l'utilisateur pour effectuer des inférences avec un modèle léger.
Les LLM sur appareil permettent d'utiliser l'IA sans connexion réseau, garantissant ainsi la confidentialité car les données ne sont pas envoyées à un serveur central. De plus, la plupart des coûts d'utilisation de l'IA, comme ceux de GPT, proviennent des frais d'exploitation du serveur central, ce qui permet de réduire considérablement ces coûts.
Cependant, le fait que le modèle fonctionne localement signifie également qu'on ne peut pas compter sur la confiance d'un serveur central. Il existe des possibilités que l'environnement d'exécution local ait été falsifié, et il faut faire confiance aux résultats d'inférence 'par soi-même'.
C'est là qu'un ZK Coprocessor comme DeepProve de Lagrange entre en jeu. DeepProve transforme la sortie de Gemma3 exécutée localement en une forme de preuve ZK.
Grâce à cette preuve ZK, les utilisateurs de Gemma3 peuvent automatiquement vérifier que
- le modèle a reçu des valeurs d'entrée correctes,
- Gemma3 a été calculé correctement comme prévu,
- sans exposer d'informations sensibles.
En fait, la rencontre de ce type de LLM léger et d'exécution locale avec le ZK Coprocessor s'accorde très bien avec la combinaison blockchain + IA. En fournissant des résultats d'inférence via des LLM légers et haute performance comme Gemma3 sur des nœuds blockchain décentralisés, et en les soumettant sous forme de preuves ZK, une IA distribuée fiable devient possible.
En fin de compte, dans l'ère de l'exécution de l'IA sur appareil, une infrastructure de preuve ZK capable de garantir la confiance est essentielle. Un ZK Coprocessor dédié à l'IA comme DeepProve de Lagrange jouera un rôle crucial à cet égard.

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Yapping avec l'expérience de Sui et du DEX
Il y a très longtemps, j'ai expérimenté le DEX sur Sui alors que le prix de Sui était de quelques centaines de wons. À l'époque, il n'y avait pas de Cetus, et le maintenant populaire @MMTFinance n'existait pas non plus.
Il est certain que le temps de bloc rapide et les transferts sans approbation (Approve) offraient une expérience enchanteresse par rapport à mon premier amour, Ethereum. En termes d'UX, on peut dire que c'est bien supérieur à Solana.
Cependant, la partie la plus importante d'un DEX est "la liquidité" et "la taille de l'écosystème". La plupart des nouveaux tokens et stablecoins sont EVM, et il n'y a pas beaucoup de tokens à échanger dans l'écosystème Sui.
Finalement, l'expérience DEX sur Sui est devenue fade après la fin de l'événement de l'eau du Grand fleuve Dandong qui était déversé sur Sui. Il n'y avait rien à échanger.
Pour que la DeFi revive, la liquidité est primordiale, et la liquidité est encore plus primordiale.
Peu importe à quel point le momentum est bien créé et bon, si la taille de l'écosystème de Sui n'est pas soutenue, l'enthousiasme après le TGE s'éteindra rapidement.
Tout comme le méta des mèmes de Solana, Sui a également besoin de quelque chose de nouveau qui puisse accompagner la liquidité en dehors de la DeFi.
Je veux aussi faire du DEX sur Sui avec une expérience utilisateur incroyable.

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L'IA a besoin de ZK
: Preuve ZK pour garantir la confiance dans l'exécution de LLM sur appareil
Le projet ZK Coprocessor @lagrangedev a annoncé la fourniture de preuves ZK pour Gemma3 de Google lors de l'événement "Verifying Intelligence" organisé par Google Cloud et HouseofZK.
Gemma 3 est un LLM "sur appareil" léger et haute performance développé par Google. Contrairement aux grands modèles d'IA comme GPT qui s'exécutent sur un serveur central et reçoivent les résultats, Gemma3 s'exécute sur l'appareil de l'utilisateur pour effectuer des inférences avec un modèle léger.
Les LLM sur appareil permettent d'utiliser l'IA sans connexion réseau, garantissant ainsi la confidentialité car les données ne sont pas envoyées à un serveur central. De plus, la plupart des coûts d'utilisation de l'IA, comme ceux de GPT, proviennent des frais d'exploitation du serveur central, ce qui permet de réduire considérablement ces coûts.
Cependant, le fait que le modèle fonctionne localement signifie également qu'on ne peut pas compter sur la confiance d'un serveur central. Il existe des possibilités que l'environnement d'exécution local ait été falsifié, et il faut faire confiance aux résultats d'inférence 'par soi-même'.
C'est là qu'un ZK Coprocessor comme DeepProve de Lagrange entre en jeu. DeepProve transforme la sortie de Gemma3 exécutée localement en une forme de preuve ZK.
Grâce à cette preuve ZK, les utilisateurs de Gemma3 peuvent automatiquement vérifier que
- le modèle a reçu des valeurs d'entrée correctes,
- Gemma3 a été calculé correctement comme prévu,
- sans exposer d'informations sensibles.
En fait, la rencontre de ce type de LLM léger et d'exécution locale avec le ZK Coprocessor s'accorde très bien avec la combinaison blockchain + IA. En fournissant des résultats d'inférence via des LLM légers et haute performance comme Gemma3 sur des nœuds blockchain décentralisés, et en les soumettant sous forme de preuves ZK, une IA distribuée fiable devient possible.
En fin de compte, dans l'ère de l'exécution de l'IA sur appareil, une infrastructure de preuve ZK capable de garantir la confiance est essentielle. Un ZK Coprocessor dédié à l'IA comme DeepProve de Lagrange jouera un rôle crucial à cet égard.

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