Виталик делится последними успехами в разработке LLM, подчеркивая расширение пересечения Ethereum и ИИ 28 мая

28 мая Vitalik Buterin поделился обновлениями о настройке своего автономного языкового модели (LLM), подчеркнув растущее пересечение инфраструктуры Ethereum и искусственного интеллекта. Он отметил, что 2-битная квантизированная версия Deepseek V4 работает в памяти 90 ГБ примерно со скоростью 35 токенов в секунду на Apple, но только 7 токенов в секунду на AMD, подчеркнув, что поддержка нескольких аппаратных вендоров — ключевой фактор, чтобы отличать «decentralized AI» от «CROPS AI». Модель Mistral Leanstral, ориентированная на написание кода на Lean, аналогично работает в 70 ГБ, а производительность сопоставима с моделями на 1 триллион параметров.

Vitalik также подробно рассказал о роли формальной верификации в повышении безопасности кода, предложив, что ИИ-ассистированная формальная верификация позволяет делать «сквозные» доказательства безопасности, применимые к STARKs, алгоритмам консенсуса и компонентам EVM. Он отметил, что блокчейн и ZK-SNARKs обеспечивают открытую верифицируемость и масштабирование приватности, а сочетание ИИ и формальной верификации улучшает эффективность кода, при этом возвращая точность, формируя взаимодополняющий технологический стек.