قال فيتالik بوتيرين على فيراكستر إنّه يجري تجربة شخصية لتوليد توصيات غذائية وتمارين مخصّصة اعتمادًا على بيانات الصحة والسفر مع الحفاظ على الخصوصية عبر مزيج من نماذج على الحافة محلية وأخرى عن بُعد. ووفقًا لـ ChainCatcher، يستخدم النظام بنية خصوصية من ثلاث طبقات: نموذج محلي، Qwen 3.8 Flash Next، يعيد صياغة استفسارات المستخدم لتفادي كشف أسلوب الكتابة، وzkAPI يُخفي معلومات الدفع، وTor يُموّه عناوين IP.

قال بوتيرين إنّ النظام يعمل بالفعل، لكنّه حدّد ثلاثة أوجه قصور. فـTor غير كفؤ ويضيف زمن تأخير مرتفعًا عند محاولة فصل الطلبات بشكل فردي، ويعمل النموذج المحلي بمعدل 20-30 TPS فقط، وسيحتاج إلى أكثر من 100 TPS لتجربة سلسة، كما أنّ قيود حماية البيانات الأشد تقلّل مقدار المساعدة التي يمكن أن يقدّمها النموذج عن بُعد. وأضاف أن الشفرة ذات الصلة قُدِّمت إلى مستودع Ethereum zkAPI.