Vitalik Buterin氏はFarcaster上で、ヘルスと旅行データから個人に最適化した食事・運動の推奨を生成するための個人的な実験を行っていると述べました。これは、ローカルとリモートのフロンティアモデルを組み合わせることでプライバシーを保護します。ChainCatcherによると、このシステムは3層のプライバシー・アーキテクチャを採用しており、ローカルモデルのQwen 3.8Bがユーザーのクエリを書き方のスタイルを露出させないように書き換え、zkAPIが支払い情報を隠し、TorがIPアドレスを偽装します。

Buterin氏はこのシステムはすでに稼働しているが、3つの課題を特定したと述べました。Torは効率が低く、リクエストを個別にデリンクしようとすると高いレイテンシーを追加してしまうこと、ローカルモデルの処理能力が20〜30 TPSにとどまり、快適な体験のためには100 TPS以上が必要なこと、そしてより厳格なデータ保護の制限によって、リモートモデルが提供できる支援の範囲が制限されていることです。氏は、関連コードがEthereumのzkAPIリポジトリに提出済みだと付け加えました。