我們不僅僅是應用密碼學——我們還發明它。 我們對 Reckle Trees 的核心研究已獲得美國專利（編號 12,368,596），確立了其在可擴展、可驗證計算中的突破性地位。 這意味著什麼：🧵

AI 已經在醫院影像中發揮作用——CT 掃描、腫瘤檢測、風險評估 但在一個影響生命的領域中，「高準確性」並不足夠。我們需要可驗證的輸出 這就是 DeepProve 的用武之地 🧵

去中心化的證明需要的不僅僅是計算能力 它需要協調 這就是為什麼拉格朗日研究團隊開發了 DARA，以便我們能夠公平且高效地將證明需求與證明供應匹配 這就是拉格朗日網絡在規模上保持高效能的方式

Lagrange 正在與 @OpenLedgerHQ 合作，讓 AI 在 DeFi 中可證明、可審計且安全。 在 OpenLedger 上，使用 DeepProve 驅動的代理可以實時驗證交易預測和智能合約優化，而不會透露敏感數據。 了解更多：🧵

DeepProve 正在大規模驗證 AI： → 超過 300 萬次 AI 推論 → 超過 1100 萬次 ZK 證明 → 超過 14 萬名用戶 → 超過 30 個頂尖 AI 項目整合

ZK 系統在規模上需要效率——但傳統的證明設計在處理大型動態數據集時面臨挑戰 這就是為什麼 Lagrange 的研究團隊構建了 Reckle Trees：可更新的批量證明，隨著數據集的增長而演變 → 比傳統方法快多達 200 倍 → 被 SBC 2023 接受

Lagrange 正在與 @SentientAGI 合作，使 AI 可驗證、開放，並與人類意圖保持一致。 在 Sentient Chat 中，使用者將能夠使用 DeepProve 驅動的代理來驗證代理的輸出，以證明其準確性、私密性，並運行正確的模型。 了解更多：🧵

1/ 你的 LLM 標示出一個交易機會。交易台在幾秒鐘內做出反應。 但你怎麼知道 AI 運行了正確的模型？輸出是合法的——而不是某種幻覺或過時的版本？ 這就是 Lagrange 的 DeepProve 發揮作用的地方。 以下是如何運作的 🧵👇

在由人工智慧驅動的金融未來中，每一個信用批准都必須回答三個問題： → 是否使用了正確的模型？ → 申請者的數據是否正確？ → 輸出是否被更改？ 銀行不會信任黑箱。 他們需要 DeepProve。

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