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.@Ingo_zk introduced accelerated ML-KEM (Module-Lattice Key Encapsulation Mechanism). ML-KEM is a lattice-based key-encapsulation protocol selected by NIST for post-quantum cryptography. 4/

RT @EliBenSasson: Did we make the right choice with a dedicated ZK VM? Short answer: Yes! Long answer: Don't know, I believe we did, cond…

Here is an important design principle for building proof systems with ZK property. You want to add ZK "early enough". That way, you do that ZK step on client side and delegate the rest. OR, you can delegate the ZK part to a confidential proving delegation (CPD) protocol and the

最近看到一篇 A16 Z 对 AI 和 Crypto 结合的应用场景的思考，总结了一下，分享给大家。👇 AI 正在重塑互联网，但没人告诉你：它其实正在变得更封闭、更剥削。 而唯一可能改变这一趋势的，是 Crypto。 这不是一场技术的叠加，而是关于「谁拥有未来互联网」的权力争夺。 今天这篇内容，我们系统讲清楚： AI × Crypto 如何联手重建一个更开放、更可信、更以人为本的网络生态。 1. 互联网正逐渐失控 很多人没意识到，如今我们上网的方式越来越像是在跟一个「黑箱」对话： 你在搜索框里提问、在 ChatGPT 输入命令，收到的答案看似高效，却完全不知道是从哪来的、有没有偏见、是否经过审查。 信息来源、数据链路、价值流向，全被平台掌控。 2. Crypto 是「重构信任」的唯一解法 AI 的问题，不只是它太聪明，而是太多「决策权」被收归平台。 Crypto 的价值正在于此：它让数据归用户所有，规则写在链上，激励机制透明可编程，人与人之间不靠信任，靠协议。 这不是技术幻想，而是现实正在发生的系统对抗。 x 接下来我们通过 11 个真实场景，讲清楚 AI 和 Crypto 的结合会怎样改变互联网。 每一个场景都配有具体例子，让你看明白它正在解决什么问题。 场景一：AI 怎么「记住你」？ 今天你用 ChatGPT 或 Claude，对话记录不会延续，偏好、语境、工作风格都要重复输入。不同平台间更是毫无延续性。 如果把这些上下文写入链上，AI 可以读取你的「身份档案」，无论在哪个平台、哪个工具，都能延续之前的语境。 例子：你是一名工程师，喜欢用某种语言、某种命名风格。通过链上存储，你的偏好可以在不同 AI 工具之间共享，不再每次重讲一遍。 场景二：AI 代理的「护照系统」 未来，我们会越来越多地使用 AI 来帮我们做决策、执行任务。但这些 AI 没有统一身份，也缺乏信用体系。 Crypto 可以为每个代理建立一个公开的链上护照，记录它的功能、版本、历史行为、收款地址，成为可验证、可迁移、可协作的基础。 例子：你给父母设定了一个 AI 生活助理，它可以跨平台运行，不会因为换了一个聊天工具就丢失全部数据。 场景三：证明「你是人类」 AI 水军横行、伪造账号泛滥，真假难辨。 去中心化身份系统如 World ID，正在构建「人类可验证」的数字协议，不依赖平台，不泄露隐私。 例子：你注册某个社交网络时，系统通过你早前绑定过的 World ID 判断你是真人，不再是某个脚本生成的账号。 场景四：AI 所需的算力被中心化巨头垄断 训练大模型需要大量 GPU，目前几乎由 AWS、Google 等大厂垄断。 DePIN 网络通过聚合分布式算力，建立一个无许可的、抗审查的计算市场，让每个人的显卡都能参与进来。 例子：你将自己闲置的游戏电脑挂到去中心化算力网络，帮助执行 AI 推理任务，获得代币奖励。 场景五：AI 之间的协作缺乏标准 AI 之间要互相调用、互相配合，但目前缺乏统一接口和权限管理机制。 Crypto 提供了一种开放协议框架，让代理间可以标准化协作，形成自动化工作流。 例子：你的旅行助手 AI 可以通过链上协议调用图像生成 AI 帮你做个行程海报，再调用支付模块自动完成订单付款，全流程无需人工干预。 场景六：AI 写的代码怎么协作？ 不同 AI 写出来的软件结构不同，彼此兼容性差。定制化越多，协作成本越高。 链上同步层协议可以实时保持系统兼容性，推动标准共享、版本同步。 例子：你用 AI 生成一个营销网页，团队用另一款 AI 做后端，通过链上的同步协议自动完成数据对接，不需要反复调试。 场景七：AI 用你的内容，能不能分你钱？ 目前大多数 AI 模型训练都用了你在网上写的内容，但你得不到任何收益。 Crypto 的智能合约可以自动追踪引用来源并分配收入，实现信息来源的「自动分润」。 例子：你发布的一篇博客被 AI 多次引用回答问题，系统会按照调用次数给你结算奖励。 场景八：AI 生成内容的版权归谁？ AI 一键生成的作品版权模糊，维权困难。 链上知识产权系统可以让原创者登记作品，设定授权规则、收益分配，并生成不可篡改的版权记录。 例子：你注册了自己的插画风格版权，其他人用 AI 模仿时系统自动识别并执行授权合约。 场景九：爬虫抓你网站数据，得不要脸了吧？ AI 训练模型大量使用网页内容，但不通知、不授权、更不给钱。 通过链上付费协议，网站可以设定规则：AI 抓内容需要提前付费或达成合作，不然就拒绝访问。 例子：你的网站设置了合约，只有持有授权 NFT 的爬虫才能访问你的文章，并按阅读量分发报酬。 场景十：广告是否只能「精准」但「冒犯」？ AI 广告系统依靠隐私数据精准投放，但很多人反感被监控。 零知识证明让你在不暴露任何信息的前提下，被认为是目标用户，并获得浏览奖励。 例子：你是健身人群，系统通过 zk 验证得知你属于目标市场，对你展示合适广告并支付小额激励，但广告商从未知道你的真实信息。 场景十一：AI 伴侣应该属于谁？ 很多人已经开始依赖 AI 来陪伴、对话、帮助决策。但这些系统被平台控制，你的数据、互动记录、关系随时可能被抹掉。 Crypto 可以让你自托管 AI，部署在自己钱包和设备中，确保属于你、由你控制。 例子：你与某个 AI 伴侣对话一年，积累了很多共鸣，它的个性是在你钱包中训练形成的，就算平台倒闭，你依旧可以保留它，甚至换到新系统继续互动。 ------------- AI 给了我们效率，但也把我们一步步推向平台控制的信息世界。 Crypto 带来的，不只是技术，更是一种反向设计的权力结构： 数据归用户 收益归创作者 系统归公有 价值可验证、可拆分、可再分配 未来的互联网，不该只是更智能，更该是更公平。 AI 越强，Crypto 越必要。

Key takeaways from @corcoranwill's opening keynote at House of ZK's Ethproofs Summit 👇 Beyond scaling, zkVMs are the backbone of a more decentralized, performant, verifiable Ethereum L1. 1️⃣ Why zkVMs matters: • Aims to scale L1 by making full nodes lighter via verifiable