了解FHE和Fhenix - 如何在链上进行加密数据的计算

该视频主要介绍了 Fhenix，一个旨在为智能合约添加全同态加密 (FHE) 功能的 L2 区块链。核心观点是 Fhenix 允许开发者在链上进行加密数据的计算，而无需解密，从而在 Web3 中实现更强的隐私性和可组合性。 **关键论据/信息：** * **什么是 Fhenix:** 一个 L2 区块链，支持在智能合约中使用 FHE 操作。它是第一个支持通用 FHE 的区块链。 * **什么是 FHE:** 全同态加密，允许在加密数据上进行计算，无需解密。这使得在不暴露数据内容的情况下改变网络状态成为可能。 * **FHE vs ZKP:** FHE 与零知识证明 (ZKP) 相比，FHE 允许链上存储加密状态，从而实现更好的可组合性。ZKP 主要用于隐私证明，但难以构建可组合状态。 * **Fhenix 的优势:** * **可组合性:** 允许将加密空间添加到 Solidity 合约中。 * **链上操作:** FHE 操作在链上进行，更符合区块链的精神。 * **易用性:** 通过导入 FHE 库，开发者可以使用熟悉的 Solidity 工具。 * **开发工具:** 支持 Hardhat 和 Remix，并提供教程视频。 * **数据类型:** 使用 EUINT (加密的无符号整数) 来处理加密数据。 * **条件逻辑:** 强调使用选择器函数 (如 CMUX) 来避免分支，因为分支在 FHE 中会带来问题。 * **安全注意事项:** 强调避免解密和将明文数据泄露到内存中，以防止数据泄露。 * **FHE OS:** Fhenix 提供的加密产品套件，基于 Zama 维护的 TFHE-rs 库。 * **Fhenix JS:** JavaScript 库，简化与 ABI 的交互。 * **权限控制:** 允许动态设置对加密数据的访问权限，例如在 FHE 扑克游戏中控制玩家查看自己手牌的权限。 * **性能提示:** 不同的操作和整数大小会影响运行时性能，应注意选择合适的类型。 * **Hackathon:** 鼓励开发者使用 Fhenix 构建应用，并提供 5K 美元的奖金。

zkRollup 和 zkEVM 介绍 - Scaling Ethereum Summit

在本次演讲中，Aicha 介绍了 ZK Roll-up 和 ZKPM（零知识证明机制）的工作原理，特别是 Scroll 如何设计 ZKPM。演讲的核心内容包括以下几个方面： 1. **ZK Roll-up 的优势与挑战**： - ZK Roll-up 提供了去中心化和安全性，但在可扩展性方面存在问题。传统区块链（如以太坊和比特币）在可扩展性、去中心化和安全性之间存在“区块链三难困境”，难以同时满足这三者。 2. **解决可扩展性问题的方案**： - 以太坊社区提出了通过 Roll-up 链来扩展以太坊的计划，Roll-up 链可以在第二层处理更多交易，并在第一层进行有效的结算和最终确认。 3. **ZK Roll-up 的工作机制**： - ZK Roll-up 通过提交交易数据和零知识证明到第一层，快速实现交易的最终确认。与传统的 Optimistic Roll-up 相比，ZK Roll-up 可以实现更快的最终性。 4. **ZK EVM 的构建**： - Scroll 正在构建一个通用的 ZK EVM，使得任何基于以太坊虚拟机（EVM）编写的应用程序都可以在第二层运行。ZK EVM 旨在提高开发者的友好性和可组合性。 5. **ZK EVM 的挑战与解决方案**： - 构建 ZK EVM 面临许多挑战，包括如何将 EVM 的逻辑转化为零知识电路。Aicha 提到了一些技术进展，如多项式承诺和硬件加速，帮助解决这些问题。 6. **Scroll 的开发原则**： - Scroll 在构建 ZK EVM 时，强调用户和开发者体验、安全性和去中心化的重要性，并鼓励社区参与和代码审查。 最后，Aicha 邀请开发者在 Scroll 测试网上进行创新应用的开发，并提出了一些希望看到的应用类型，如隐私投票和社交应用等。演讲结束时，Aicha 表达了对未来开发的期待，并欢迎大家参与到 Scroll 的开发中。

Vitalik 最新分享: 加密货币与 AI 的交集

在这次演讲中，Vitalik对他一年前关于加密货币与人工智能交集的博客文章进行了回顾。他指出，自那时以来，AI的强大使得这两个领域的交集变得更加显著。他总结了四个主要的交集类别：AI作为游戏参与者、AI作为游戏接口、AI作为游戏规则，以及AI作为游戏目标。 1. **核心内容**： - Vitalik探讨了加密货币与人工智能的交集，强调了AI在加密生态系统中的多种应用，尤其是在去中心化自治组织（DAO）中的潜力。他提出，AI可以在决策过程中提供更高质量的选择，并且可以通过优化人类提供的信号来提升决策质量。 2. **关键论据**： - **AI作为参与者**：AI在去中心化交易所的套利和市场做市中已经存在近十年，未来可以参与更多的链上和链下游戏。 - **AI作为接口**：AI可以帮助用户更好地与区块链互动，发现和评估智能合约的安全性。 - **AI作为规则**：AI可以优化决策过程，但需要防范模型的可利用性和安全性问题。 - **AI作为目标**：利用加密技术进行分布式AI训练，尽管目前进展有限，但仍有潜力。 Vitalik还提到，AI和人类的协作可以通过“AI作为引擎，人类作为方向盘”的模式来实现，强调了在治理和公共资金支持方面的创新机会。他认为，未来的重点应放在AI作为参与者和接口的交集上，以推动更高效的治理机制。

TheGraph 子图开发与查询快速入门

本次演讲由Marcus主讲，介绍了Graph协议及其子图开发和查询的快速入门。演讲首先概述了Graph的功能，强调其去中心化的数据索引和读取能力，解决了区块链数据的组织和查询问题。接着，Marcus详细解释了子图的概念，如何通过定义规则来组织和查询区块链数据，并展示了如何部署子图的实际操作，包括使用Graph CLI和GraphQL进行数据查询。最后，演讲比较了一个简单的子图与一个更复杂的子图，展示了如何通过GraphQL查询获取CryptoPunk的转移历史。整体而言，演讲强调了Graph在Web 3.0中的重要性及其在去中心化应用中的应用潜力。

解密EVM操作码

在本次演讲中，Gilbert介绍了以太坊虚拟机（EVM）及其操作码（opcodes），强调了理解这些内容对Solidity开发者的重要性。通过学习EVM操作码，开发者可以提高代码安全性，减少错误，并理解Solidity设计决策的基础。演讲涵盖了虚拟机的概念、EVM的结构（包括堆栈、内存和存储），以及如何将Solidity代码编译为操作码。此外，Gilbert还讨论了存储变量的索引、紧凑存储的优势以及内部和外部函数调用的区别。最后，他提到了一些学习资源和审计服务，鼓励开发者深入了解EVM和安全性。