Lagrange для просування токенізації AI-агентів у партнерстві з IQ AI

Lagrange, криптоплатформа, яка використовує перевірені обчислення та докази ZK, співпрацює з IQ AI, популярною платформою, що розробляє токенізовані агенти штучного інтелекту. Співпраця спрямована на включення новітнього машинного навчання з нульовим розголошенням у платформу токенізації агентів IQ AI. Платформа оголосила про цю розробку в нещодавньому треді X.

Lagrange співпрацює з IQ AI для посилення токенізації AI агентів

Співпраця Лагранжа з IQ AI інтегрує здатність машинного навчання з нульовим знанням першого в платформу токенізації агентів останнього. Це позначає значний крок у покращенні прозорості, перевіряності та безпеки процесів управління та фінансів, що здійснюються за допомогою штучного інтелекту. IQ AI виступає як піонерська платформа, коли йдеться про токенізацію агентів штучного інтелекту. Вона дозволяє розробку незалежних агентів штучного інтелекту для управління цифровими активами. Крім цього, вона також дозволяє виконання фінансових стратегій, а також взаємодію в ширших децентралізованих економіках.

ATP IQ AI впроваджує технологію zkML Лагранжа для створення надійного механізму валідації процесів голосування. Це гарантує, що лише уповноважені зацікавлені сторони братимуть участь в ухваленні управлінських рішень без компромісу щодо конфіденційності голосів. Це інтеграція також дозволить агентам ШІ здійснювати вдосконалені фінансові стратегії паралельно з підтвердженням відповідності та легітимності. Це захистить торгові алгоритми та сприятиме інноваціям.

Сприяння довірі в фінансових операціях на основі штучного інтелекту та прозорому і децентралізованому управлінні

Згідно з Лагранжем, однією з ключових переваг цієї співпраці з IQ AI є покращена довіра до фінансових операцій, що проводяться за допомогою ШІ. Разом з цим, взаємні зусилля також забезпечують більш прозоре, децентралізоване управління. Крім того, прискорена інновація в розробці агентів ШІ є ще однією перевагою цієї співпраці. Нульові докази дозволяють об’єктивно гарантувати поведінку моделей ШІ. Отже, це є критичним розвитком в епоху, коли процедури прийняття рішень ШІ часто залишаються непрозорими.