La semana pasada, el airdrop de HODLer de Binance lanzó $LA. Después de recibir el airdrop, hice un poco de investigación y decidí registrar y compartir mis hallazgos. Como un proyecto ZK, el producto central de Lagrange es verificar cálculos o análisis de datos fuera de la cadena, generando una prueba de que "el resultado de un cálculo fuera de la cadena es confiable", proporcionando una conexión entre datos en la cadena 🆚 fuera de la cadena. Aunque también utiliza tecnología ZK, esto es muy diferente de la solución de escalado L2 zkRollup. zkRollup empaqueta en lotes las transacciones de L2 para validarlas en L1, lo que implica la interacción entre cadenas. Por ejemplo 🌰 Cuando participamos en proyectos tempranos de Web3, generalmente contribuimos con una gran cantidad de datos como volumen de transacciones, puntos, etc. En general, durante el TGE del proyecto, el equipo del proyecto calcula fuera de la cadena la contribución de todos los usuarios, lo que genera un alto costo de confianza para la comunidad, y el equipo del proyecto también tiene dificultades para demostrar que no hay manipulación, surgiendo casos de airdrop injustos. Pero si se quiere llevar todos estos datos a la cadena y distribuir tokens según la contribución, el costo de cálculo en la cadena es muy alto. La solución de @LagrangeDev puede resolver problemas similares, permitiendo que el análisis de datos se realice fuera de la cadena. Por ejemplo, primero consulta el volumen de transacciones de todos los usuarios en todo momento, luego genera una prueba de conocimiento cero "cada persona transaccionó xxx USDC", y luego valida esta prueba en la cadena. Todo el proceso es público y transparente, y cada usuario puede verificar. Cuando la validación en la cadena es exitosa, se activa un contrato inteligente para asignar el airdrop correspondiente a cada usuario. Lagrange tiene tres productos centrales: DeepProve, ZK Prover Network y ZK Coprocessor, cada uno con diferentes casos de uso. Por ejemplo, el escenario central de ZK Coprocessor es garantizar la equidad del airdrop mencionado anteriormente, mientras que DeepProve se centra más en verificar si los resultados de la IA son confiables. Todos ellos utilizan tecnología ZK para resolver problemas de validación en la cadena y pueden combinarse en ciertos escenarios complejos. En general, Lagrange se asemeja a una "notaría" en la cadena, donde la tecnología ZK actúa como el notario.