Lagrange es un proyecto Web3 que se centra en las pruebas de conocimiento cero, mejorando la capacidad de cálculo de blockchain a través de una red ZK descentralizada y coprocesadores. Permite que el cálculo fuera de la cadena sea tanto eficiente como verificable, al mismo tiempo que protege la privacidad. Soporta cadenas como Ethereum y Polygon, y es adecuado para escenarios de interoperabilidad entre cadenas y razonamiento de IA.
El diseño de la plataforma se centra en el rendimiento y la privacidad. La red ZK funciona a través de nodos distribuidos, con bajos costos de cálculo y sin filtración de datos. En 2025, los desarrolladores de Lagrange superarán los 300,000 usuarios, prestando servicio a múltiples proyectos de DeFi y AI, lo que demuestra su utilidad. Los coprocesadores pueden manejar tareas complejas, como la validación de modelos financieros privados o la inferencia de AI, equilibrando velocidad y confiabilidad.
Esto es crucial para aplicaciones sensibles a la privacidad. En el futuro, Lagrange quiere optimizar la tecnología ZK y abarcar más cadenas. Su objetivo es hacer de las pruebas de conocimiento cero la opción principal para el desarrollo de Web3.
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【Lagrange libera todo el potencial de ZK】
Lagrange es un proyecto Web3 que se centra en las pruebas de conocimiento cero, mejorando la capacidad de cálculo de blockchain a través de una red ZK descentralizada y coprocesadores. Permite que el cálculo fuera de la cadena sea tanto eficiente como verificable, al mismo tiempo que protege la privacidad. Soporta cadenas como Ethereum y Polygon, y es adecuado para escenarios de interoperabilidad entre cadenas y razonamiento de IA.
El diseño de la plataforma se centra en el rendimiento y la privacidad. La red ZK funciona a través de nodos distribuidos, con bajos costos de cálculo y sin filtración de datos. En 2025, los desarrolladores de Lagrange superarán los 300,000 usuarios, prestando servicio a múltiples proyectos de DeFi y AI, lo que demuestra su utilidad. Los coprocesadores pueden manejar tareas complejas, como la validación de modelos financieros privados o la inferencia de AI, equilibrando velocidad y confiabilidad.
Esto es crucial para aplicaciones sensibles a la privacidad. En el futuro, Lagrange quiere optimizar la tecnología ZK y abarcar más cadenas. Su objetivo es hacer de las pruebas de conocimiento cero la opción principal para el desarrollo de Web3.