Lagrange正在通过将零知识证明与人工智能深度集成，为Web3和AI融合打造可信计算的新范式，带来三大关键突破：1.

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Lagrange正在通过将零知识证明与人工智能深度集成，为Web3和AI融合打造可信计算的新范式，带来三大关键突破：
1. 让AI推理具备可验证性
传统AI模型往往是“黑箱式”运行，难以证明其结果是否真实可信。Lagrange通过ZK协处理器，将AI模型的训练和推理过程放在链下完成，再将计算结果以零知识证明的形式提交链上验证。这不仅大幅降低了链上算力负担，也让每一个AI输出都具备可审查性和公信力，特别适合医疗等对准确性和合规性要求极高的场景。
2. 在保护隐私的同时提升计算性能
借助Reckle Trees结构，Lagrange可以将AI任务拆解为多个子任务，并行交由去中心化节点处理，从而显著提高处理效率。与此同时，ZK机制确保了数据在传输和调用过程中的隐私性，使AI系统可以在不泄露用户原始数据的情况下，安全调用链上的资产、身份、交易等信息，为模型提供更加丰富的输入。
3. 实现多链之间的可信互通
Lagrange的技术架构原生支持多链部署，能够在以太坊、Solana等主流区块链之间进行跨链状态验证。这意味着AI系统可以灵活引用不同链上的实时数据资源，例如预言机报价或跨链资产流动状态，并通过零知识证明保障其真实性，真正打通链与链之间的数据壁垒。
项目进展与行业潜力
目前，Lagrange测试网每周生成超过12万份证明，已与EigenLayer等基础设施项目建立合作，逐步推动主网集成落地。它所构建的“ZK + AI”计算框架，正成为下一代Web3基础设施的重要组成部分，特别适合金融、医疗等高度依赖数据可信性的行业，加速AI在链上落地的可能性。
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