Виталик Бутерин заявил на Farcaster, что проводит личный эксперимент по созданию персонализированных рекомендаций по питанию и упражнениям на основе данных о здоровье и путешествиях, при этом сохраняя конфиденциальность за счет комбинации локальных и удаленных frontier-моделей. По данным ChainCatcher, система использует трехуровневую архитектуру защиты приватности: локальная модель, Qwen 3.8 Flash Next, переписывает пользовательские запросы, чтобы не раскрывать стиль письма, zkAPI скрывает платежную информацию, а Tor маскирует IP-адреса.

Бутерин сказал, что система уже работает, но он выявил три недостатка. Tor неэффективен и добавляет высокую задержку при попытке разъединять (de-link) запросы по отдельности, локальная модель работает только на 20–30 TPS и для плавного пользовательского опыта потребуется более 100 TPS, а более строгие ограничения по защите данных ограничивают то, насколько много помощи удаленная модель может предоставить. Он добавил, что связанный код уже отправлен в репозиторий Ethereum zkAPI.