#特朗普支持CFTC管辖预测市场 Віталік Бутерін опублікував оновлення щодо своїх незалежних великих мовних моделей (LLM) і зазначив, що перетин інфраструктури Ethereum та штучного інтелекту постійно розширюється. Він згадав, що Deepseek V4 вже випущено, і його 2-бітна квантована версія може працювати в пам’яті 90 ГБ, швидкість на апаратному забезпеченні Apple становить близько 35 токенів/сек, але на AMD лише близько 7 токенів/сек, підкреслюючи, що справжня підтримка кількох виробників апаратного забезпечення є ключовою для розмежування “децентралізованого AI” та “CROPS AI”. Крім того, модель Leanstral від Mistral (зосереджена на написанні коду Lean) може працювати в 70 ГБ, її продуктивність порівнянна з моделями з 1 трлн параметрів.

Віталік також детально пояснив роль формальної верифікації у підвищенні безпеки коду, вважаючи, що допомога AI у формальній верифікації може забезпечити “кінцеву до кінця” безпекову доведену для коду, застосовну до ключових компонентів, таких як STARK, алгоритми консенсусу, EVM тощо. Він зазначив, що блокчейн і ZK-SNARK забезпечують відкриту перевірюваність і масштабованість приватності, а поєднання AI з формальною верифікацією може підвищити ефективність написання коду та одночасно відновити точність, створюючи доповнювальний технологічний стек. Віталік закликав екосистему Ethereum до тонкої настройки моделей для застосувань, пов’язаних з Ethereum, і сприяння ефективній підтримці на кількох апаратних платформах.