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🚨【Alpha 每日空投提醒】7月16日 预告！#币安钱包独家 Bonding Curve 版 TGE 来了！ 第1期上线 @hyperion_xyz (RION) ⏰认购时间：2025年7月16号下午4点到6点 (UTC+8) 📜认购资格：符合资格的用户须使用币安 Alpha 积分参与 什么是Bonding Curve 长话短说，这个机制对我们散户的 2 个影响： 1、越早买、成本越低，所以认购价格是浮动的。 2、申购期就可以买卖了，有点像 meme 的 “内盘模式”。 尽量早买！尽量早买！ 关注我不迷路 关注我必回关
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最近AI+Crypto的叙事又火了，我习惯性地先看技术实现，而不是光听故事。大部分项目只是套了个AI的壳，但Lagrange这个项目的数据和逻辑让我有点意外。 Lagrange想解决的就是这个“信任”问题。我花时间研究了下它的技术白皮书和架构，它不是自己去做AI，而是给AI的计算过程提供一个“可验证层”。思路是这样的： 1. 链下计算，链上验证：复杂的AI模型推理（比如一个深度神经网络的运算）在链下进行，这避免了链上高昂的Gas费和性能瓶颈。 2. ZK证明一切：在链下计算的同时，Lagrange的ZK Coprocessor会为整个计算过程生成一个零知识证明（ZK proof）。这个证明就像一个数学上的“公证书”，它能向外界证实“某个特定的AI模型，基于某个特定的输入，确实得出了这个结果，并且计算过程完全符合预设规则”，但又不会泄露模型本身的任何商业机密。 3. 无限证明层：他们称之为“无限证明层”（State Committees），这个设计很有意思。它通过并行的证明网络，理论上可以处理任意复杂度的计算证明，解决了单一证明器（Prover）的性能瓶颈。 简单来说，Lagrange想做的，就是让任何dApp或区块链都能低成本、高效率地验证一个AI模型的行为是否诚实。它不是AI本身，而是AI的“纪委”。 这一下就打开了想象空间。比如，去中心化科学（DeSci）可以验证一个科研模型的计算结果是否可信；AI驱动的Web3游戏，可以证明NPC的行为完全公平；更别说那些复杂的DeFi衍生品协议，可以用它来增加透明度。 我会持续关注它的链上数据表现，特别是证明生成和验证的成本与效率。这才是决定它能否成功的关键。 @Lagrange Official #lagrange $LA
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