我们不仅仅应用密码学——我们还发明它。 我们对Reckle Trees的核心研究已获得美国专利（编号：12,368,596），巩固了其在可扩展、可验证计算中的突破性地位。 这意味着什么：🧵

人工智能已经在医院影像中发挥作用——CT扫描、肿瘤检测、风险评估 但在一个影响生命的领域，“高准确性”还不够。我们需要可验证的输出 这就是DeepProve的用武之地 🧵

去中心化证明需要的不仅仅是计算能力 它需要协调 这就是为什么拉格朗日研究团队开发了DARA，以便我们能够公平高效地匹配证明需求与证明者供应 这就是拉格朗日网络在规模上保持高效的方式

Lagrange 正在与 @OpenLedgerHQ 合作，使 AI 可证明、可审计，并且在 DeFi 中安全。 在 OpenLedger 上使用 DeepProve 驱动的代理，交易预测和智能合约优化可以在链上实时验证，而无需透露敏感数据。 了解更多：🧵

DeepProve 正在大规模证明 AI： → 300 万+ AI 推理 → 1100 万+ ZK 证明 → 14 万+ 用户 → 30+ 顶级 AI 项目集成

ZK系统在规模上需要高效性——但传统的证明设计在处理大型动态数据集时表现不佳 这就是为什么Lagrange的研究团队构建了Reckle Trees：可更新的批量证明，随着数据集的增长而演变 → 比传统方法快高达200倍 → 被SBC 2023接受

Lagrange 正在与 @SentientAGI 合作，使人工智能可验证、开放，并与人类意图保持一致。 通过在 Sentient Chat 中使用 DeepProve 驱动的代理，用户将能够验证代理输出，以证明其准确性、隐私性，并确保运行正确的模型。 了解更多：🧵

1/ 你的 LLM 标记了一个交易机会。交易台在几秒钟内做出反应。 但你怎么知道 AI 运行了正确的模型？输出是合法的——而不是某种幻觉或过时的版本？ 这就是 Lagrange 的 DeepProve 的用武之地。 以下是如何操作的 🧵👇

在人工智能驱动的金融未来，每个信用审批必须回答三个问题： → 是否使用了正确的模型？ → 申请者的数据是否正确？ → 输出是否被更改？ 银行不会信任黑箱。 他们需要 DeepProve。

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