Il co-fondatore di Ethereum Vitalik Buterin sostiene che l'IA locale può proteggere la tua privacy senza perdere velocità

Il co-fondatore di Ethereum Vitalik Buterin afferma che l'IA per laptop sta raggiungendo un punto di svolta pratico. Il software per portafogli deve ancora superare un livello molto più alto prima di poter affidare a un'IA il controllo degli asset crittografici.

Ha dichiarato il 17 settembre che Qwen 3.8 Flash e i recenti miglioramenti in llama.cpp hanno avvicinato i modelli locali a gestire una "grande parte" dei compiti sul suo laptop Strix Halo.

Per lavori più avanzati, ha descritto un modello locale che coordina le richieste a sistemi remoti più potenti, mantenendo riservato il contesto personale completo dell'utente.

L'immagine di riferimento allegata al post mostrava 10 carichi di lavoro. I tassi di elaborazione degli input riportati variavano da 109,82 a 373,22 token al secondo, mentre la generazione di output variava da 18,42 a 33,37 token al secondo.

Questi dati supportano un'affermazione pratica sulla reattività di un laptop di alta gamma. Lascia senza risposta il giudizio del modello, la resistenza a istruzioni malevole e l'autorizzazione delle transazioni.

L'inferenza locale può migliorare la privacy mentre il potere di trasferire fondi rimane dietro controlli separati e applicabili.

Il co-fondatore di Ethereum mostra cosa è cambiato tra aprile e settembre

In un resoconto di aprile del suo setup di IA locale, Vitalik ha descritto un ruolo più ristretto per i modelli di laptop.

Ha scritto che Qwen3.5:35B poteva gestire compiti limitati e lavori di programmazione familiari, mentre agenti indipendenti avanzati che potessero continuare a lavorare su un codice rimanevano al di là della portata pratica dei laptop. Lavori di codifica più difficili e intellettuali richiedevano ancora modelli remoti più potenti.

Il post di settembre cambia la sua valutazione su dove si trovi il confine pratico. Un modello locale non sembra più limitato a trascrizioni, riassunti o altri lavori strettamente definiti. Nella nuova descrizione, può diventare l'interfaccia principale per una quota maggiore di attività e decidere quando è necessario un modello remoto.

Un servizio remoto riceve solo la domanda o il contesto selezionato dal modello locale, piuttosto che ogni file, messaggio e dettaglio del portafoglio necessari per comprendere la situazione più ampia dell'utente. Il sistema locale diventa sia un custode delle informazioni che un assistente.

Aprile e settembre hanno coinvolto generazioni di modelli diversi e compiti diversi. Il post di settembre fornisce conteggi di token e throughput, ma omette i contenuti dei prompt, le scelte di quantizzazione e la configurazione completa del runtime.

Qwen3.8-Flash-Next, rilasciato dal team Qwen di Alibaba, è un modello multimodale a pesi aperti misto di esperti. Il suo modello principale ha 125 miliardi di parametri, più altri 51 miliardi in tabelle di embedding n-gram, mentre 6 miliardi di parametri vengono attivati per token.

Il repository ufficiale documenta l'inferenza locale di testo e visione attraverso llama.cpp utilizzando build quantizzate GGUF.

Attivare una frazione del modello per ogni token riduce il carico computazionale. L'utente ha comunque bisogno di abbastanza memoria per la build e il contesto scelti, e il materiale ufficiale non fornisce un minimo hardware unico che si applichi a tutti i livelli di quantizzazione e carichi di lavoro.

I benchmark delle capacità lasciano irrisolta l'autorità del portafoglio

Il rapporto tecnico di Qwen valuta il modello di base su 14 benchmark che coprono conoscenze generali, matematica, scienza, ragionamento, codifica e comprensione multilingue.

Il team di Qwen ha riportato che Flash-Next ha superato il modello di base più grande Qwen3.7-Plus in otto di quei test utilizzando meno parametri attivati e meno calcolo di addestramento.

Il rapporto copre la capacità del modello, l'efficienza e la stabilità dell'addestramento. La resistenza all'iniezione di prompt, l'applicazione delle politiche, l'autorizzazione del portafoglio e la correttezza delle azioni finanziarie autonome rimangono al di fuori di quel set di benchmark.

Un assistente può spiegare privatamente una transazione, preparare calldata o suggerire un percorso. Un firmatario può fare una richiesta irreversibile che trasferisce asset o concede a un altro contratto il permesso di spostarli.

Un ragionamento migliore riduce alcuni errori, tuttavia un'istruzione malevola nascosta in un sito web, messaggio o descrizione di transazione può ancora deviare il piano del modello.

L'ecosistema Ethereum sta già testando una versione on-device del concetto di assistente. Nel suo aggiornamento sull'allocazione del secondo trimestre, la Fondazione Ethereum ha elencato Steward, un portafoglio smart-account completamente locale per macOS, il cui client leggero e assistente AI sono destinati a funzionare sul dispositivo.

La divulgazione stabilisce il finanziamento e l'ambito del progetto, ma lascia non stabiliti il dispiegamento della produzione, lo stato dell'audit indipendente e l'autorità di transazione autonoma.

La guida di Vitalik per i portafogli di aprile ha collocato quella politica al di fuori del modello linguistico. Ha descritto un firewall di conferma umana per azioni rischiose, limiti deterministici sugli importi delle transazioni, calldata e conteggi delle transazioni, e una regola 2-di-2 umana più modello.

Il modello può riconoscere un modello di truffa che una persona distratta perde, mentre una persona può rifiutare un'azione dopo che contenuti malevoli manipolano il modello. Richiedere entrambe le approvazioni per transazioni rischiose impedisce a ciascun partecipante di diventare silenziosamente l'unico ancoraggio di fiducia.

L'automazione a basso rischio può rimanere disponibile all'interno delle autorizzazioni definite dal software. Leggere i saldi, preparare transazioni non firmate o operare sotto limiti rigorosamente definiti può rendere un assistente utile senza dargli potere di spesa illimitato.

L'AI locale può proporre azioni sul portafoglio in modo privato, ma le politiche deterministiche, i controlli delle transazioni e l'approvazione umana devono rimanere strati di autorizzazione separati.

La fiducia nel portafoglio dipende da regole che il modello non può riscrivere

L'EIP-7906, che rimane una bozza, propone frame di asserzione post-transazione che ispezionano le differenze di stato finale prodotte da una transazione. Un'asserzione può rifiutare l'esito dell'applicazione quando quelle modifiche violano una condizione specificata.

Un portafoglio potrebbe utilizzare quel meccanismo per richiedere che uno scambio cambi solo saldi approvati, che un'approvazione di token nascosta non sia mai apparsa, o che lo stato di un account protetto rimanga intatto. Quei controlli confrontano gli effetti reali della transazione con regole esplicite.

La bozza descrive anche i limiti della protezione. Un'asserzione che controlla troppo poco può creare falsa fiducia. La logica di validazione del portafoglio deve richiedere il frame di asserzione previsto, e l'asserzione stessa deve coprire ogni cambiamento di stato rilevante per l'operazione protetta.

L'inferenza locale e le asserzioni sulle transazioni risolvono parti diverse del problema portafoglio-agente.

Il modello locale protegge il contesto e trasforma l'intento in linguaggio naturale in un'azione proposta, le autorizzazioni deterministiche restringono i destinatari, i contratti, il valore e la frequenza, le asserzioni ispezionano i cambiamenti di stato finale. La conferma umana rimane il secondo fattore per azioni rischiose.

Il risultato del laptop di settembre rende il primo strato più credibile. Suggerisce che un modello locale privato può rispondere abbastanza rapidamente per coordinare il lavoro quotidiano e utilizzare selettivamente l'intelligenza remota. Gli strati rimanenti portano ancora l'autorità che protegge gli asset.

Un portafoglio crypto può trattare il modello come un'interfaccia capace, pianificatore e monitor. La fiducia appartiene ai controlli che il modello non può alterare e a un percorso di approvazione che mantiene l'utente significativamente al comando.

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