في الاستخدام اليومي لـ Web3، اعتاد العديد من المستخدمين على مواجهة عدم اليقين. سواء كان ذلك في أمان المعاملات عبر السلاسل، أو دقة نتائج أدوات الذكاء الاصطناعي، أو موثوقية بيانات DePIN أو آلة أوراكل، غالبًا ما نضطر للاختيار بين الثقة العمياء. تبرز هذه الحالة الحاجة الملحة إلى الموثوقية في نظام Web3 البيئي، وليس مجرد تراكم المزيد من الميزات.
تم إنشاء مشروع Lagrange لمواجهة هذا التحدي. من وجهة نظر المستخدم، قدم Lagrange ثلاثة تغييرات رئيسية:
أولاً، من خلال إدخال تقنية الإثباتات الصفرية (ZK)، قامت Lagrange بزيادة شفافية وأمان العمليات عبر السلاسل. وهذا يعني أن المستخدمين يمكنهم إجراء تحويلات الأصول عبر السلاسل بثقة أكبر، دون الحاجة إلى الاعتماد بالكامل على الحظ.
ثانياً، قدم Lagrange إثباتاً رياضياً لنتائج الذكاء الاصطناعي، مما حل محل الثقة العمياء السابقة. هذه الابتكار جعل المستخدمين قادرين على أن يكونوا أكثر يقيناً من موثوقية مخرجات أدوات الذكاء الاصطناعي.
ثالثًا، اعتمدت Lagrange تصميمًا معياريًا، مما يضمن التوافق مع مجموعة متنوعة من سلاسل الكتل وسيناريوهات التطبيقات. هذه المرونة توسع بشكل كبير نطاق تطبيقها.
الأمر الأكثر أهمية هو أن Lagrange توفر أيضًا للمستخدمين فرصة للمشاركة في بناء النظام البيئي. من خلال حيازة رموز $LA، يمكن للمستخدمين التقدم للمهام، وأن يصبحوا مُحققين، والحصول على مكافآت رسوم المعاملات. هذه الآلية تحول المستخدمين من مجرد مستهلكين إلى مُشيدين مشتركين في النظام البيئي.
في الوقت الحالي، شبكة مصدقي Lagrange في مرحلة توسع سريعة، وقد تم إطلاق آلية إعادة الرهن الخاصة بـ EigenLayer. وهذا يوفر فرصة دخول ممتازة للمستخدمين العاديين.
مع التطور المستمر لتقنية الإثبات الصفري، نتطلع إلى رؤية تطبيقاتها والاختراقات في مجالات متعددة مثل عبر السلاسل، والذكاء الاصطناعي، وDePIN. لا شك أن هذه المبادرات الابتكارية من Lagrange ستضخ حيوية جديدة في نظام Web3 البيئي، مما يدفع الصناعة بأكملها نحو اتجاه أكثر شفافية وأمانًا وثقة.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
في الاستخدام اليومي لـ Web3، اعتاد العديد من المستخدمين على مواجهة عدم اليقين. سواء كان ذلك في أمان المعاملات عبر السلاسل، أو دقة نتائج أدوات الذكاء الاصطناعي، أو موثوقية بيانات DePIN أو آلة أوراكل، غالبًا ما نضطر للاختيار بين الثقة العمياء. تبرز هذه الحالة الحاجة الملحة إلى الموثوقية في نظام Web3 البيئي، وليس مجرد تراكم المزيد من الميزات.
تم إنشاء مشروع Lagrange لمواجهة هذا التحدي. من وجهة نظر المستخدم، قدم Lagrange ثلاثة تغييرات رئيسية:
أولاً، من خلال إدخال تقنية الإثباتات الصفرية (ZK)، قامت Lagrange بزيادة شفافية وأمان العمليات عبر السلاسل. وهذا يعني أن المستخدمين يمكنهم إجراء تحويلات الأصول عبر السلاسل بثقة أكبر، دون الحاجة إلى الاعتماد بالكامل على الحظ.
ثانياً، قدم Lagrange إثباتاً رياضياً لنتائج الذكاء الاصطناعي، مما حل محل الثقة العمياء السابقة. هذه الابتكار جعل المستخدمين قادرين على أن يكونوا أكثر يقيناً من موثوقية مخرجات أدوات الذكاء الاصطناعي.
ثالثًا، اعتمدت Lagrange تصميمًا معياريًا، مما يضمن التوافق مع مجموعة متنوعة من سلاسل الكتل وسيناريوهات التطبيقات. هذه المرونة توسع بشكل كبير نطاق تطبيقها.
الأمر الأكثر أهمية هو أن Lagrange توفر أيضًا للمستخدمين فرصة للمشاركة في بناء النظام البيئي. من خلال حيازة رموز $LA، يمكن للمستخدمين التقدم للمهام، وأن يصبحوا مُحققين، والحصول على مكافآت رسوم المعاملات. هذه الآلية تحول المستخدمين من مجرد مستهلكين إلى مُشيدين مشتركين في النظام البيئي.
في الوقت الحالي، شبكة مصدقي Lagrange في مرحلة توسع سريعة، وقد تم إطلاق آلية إعادة الرهن الخاصة بـ EigenLayer. وهذا يوفر فرصة دخول ممتازة للمستخدمين العاديين.
مع التطور المستمر لتقنية الإثبات الصفري، نتطلع إلى رؤية تطبيقاتها والاختراقات في مجالات متعددة مثل عبر السلاسل، والذكاء الاصطناعي، وDePIN. لا شك أن هذه المبادرات الابتكارية من Lagrange ستضخ حيوية جديدة في نظام Web3 البيئي، مما يدفع الصناعة بأكملها نحو اتجاه أكثر شفافية وأمانًا وثقة.