За даними PANews, 28 травня Віталік Бутерін поділився оновленнями щодо налаштування свого автономного мовного моделі (LLM), підкресливши зростаючий перетин між інфраструктурою Ethereum та штучним інтелектом. Він зазначив, що 2-бітна квантизована версія Deepseek V4 працює в межах 90 ГБ пам’яті приблизно на 35 токенів за секунду на обладнанні Apple, але лише на 7 токенів за секунду на AMD, наголошуючи, що підтримка багатьох апаратних/вендорів є ключовою для відмінності «децентралізованого AI» від «CROPS AI». Модель Mistral Leanstral, орієнтована на написання коду на Lean, аналогічно працює на 70 ГБ із продуктивністю, зіставною з моделями на 1T параметрів.
Віталік також розповів про роль формальної верифікації у підвищенні безпеки коду, припустивши, що AI-асистована формальна верифікація дає змогу робити «end-to-end» докази безпеки, які застосовні до STARKs, консенсусних алгоритмів і компонентів EVM. Він підкреслив, що блокчейн і ZK-SNARKs забезпечують відкриту верифікованість та масштабованість приватності, тоді як поєднання AI з формальною верифікацією підвищує ефективність коду, водночас відновлюючи точність, формуючи взаємодоповнюваний технологічний стек.