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TFHE-rs v0.11：字符串、更快的零知识证明、GPU 上的加密数组

TFHE-rs v0.11 版本发布，主要带来了以下更新： 1. 零知识证明性能显著提升；2. 引入了基于 FheAsciiString 类型的新加密字符串模块；3. 默认加密参数现在遵循调整后的均匀噪声分布；4. GPU 性能提升，64 位加法运算速度提高 30%；5. 可以在 GPU 上轻松执行加密数组的计算。同时，该版本还改进了 GPU 性能，并修复了一些bug。
同态加密  零知识证明  GPU  TFHE-rs  Rust语言  加密字符串 
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  • 发布于 2025-01-15
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fhEVM v0.6：增强的输入机制与证明能力、扩展的类型和更佳的配置能力

fhEVM v0.6 版本引入了更强大的输入机制与证明功能，扩展了类型支持，并增强了 fhEVM 部署的配置能力。同时，Zama 推出了 fhEVM Coprocessor，它允许在任何 EVM 链上构建保密智能合约，目前已在 Sepolia 测试网上提供。
fhEVM  同态加密  智能合约  EVM  Coprocessor  Sepolia 
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  • 发布于 2025-01-15
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Concrete v2.9：增强的 TFHE-rs 互操作性、Python 3.12 支持和后端更新

Concrete v2.9 版本发布，增强了 TFHE-rs 的互操作性，扩展了对有符号整数的支持并完全支持张量的序列化和反序列化，支持 Python 3.12，包括 CPU 和 GPU wheels，并修复了一些 Bug，优化了 GPU 内核，提高了 FHE 的评估性能。
同态加密  TFHE-rs  Concrete  Python  互操作性  张量 
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  • 发布于 2025-01-15
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TFHE-rs v0.11：字符串、更快的零知识证明、GPU 上的加密数组

TFHE-rs v0.11 版本发布，带来了多项重要改进和新功能，包括Zero Knowledge Proof性能的显著提升，以及通过 FheAsciiString 类型在高级 API 中使用加密字符串的新模块。新版本还引入了 TUniform 噪声分布来代替高斯分布，GPU 性能也得到提升，并支持在 GPU 上轻松执行加密数组的计算。
TFHE-rs  零知识证明  加密字符串  GPU  同态加密  Rust语言 
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  • 发布于 2025-01-15
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Zama 产品发布 - 2025 年 1 月

Zama 团队发布了 TFHE-rs (v0.11)、Concrete (v2.9)、Concrete ML (v1.8) 和 fhEVM (v0.6) 的新版本。
同态加密  Concrete ML  fhEVM  TFHE-rs  零知识证明  EVM 
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  • 发布于 2025-01-15
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Concrete v2.9：增强的 TFHE-rs 互操作性、Python 3.12 支持与后端更新

Concrete v2.9 版本发布，增强了 TFHE-rs 互操作性，扩展了对有符号整数的支持，并完全支持张量的序列化和反序列化，从而支持更复杂的用例，例如运行线性机器学习模型。此外，该版本还增加了对 Python 3.12 的支持，并包含各种优化和错误修复，以及对 GPU 内核的更新，从而略微提高了大型 FHE 评估的性能。
同态加密  TFHE-rs  Concrete  密码学  Python 
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  • 发布于 2025-01-15
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fhEVM v0.6：增强的输入机制（具有证明能力）、扩展的类型和更好的可配置性

fhEVM v0.6 版本引入了扩展类型支持、具有证明能力的更强大的输入机制以及增强的 fhEVM 部署可配置性。其中最令人兴奋的创新是 fhEVM Coprocessor，开发者现在可以在任何 EVM 链上构建机密智能合约，目前已在 Sepolia 测试网上启动。此外，还提供了一些链接，可以帮助大家更好地了解 fhEVM Github存储库、fhEVM 文档等。
fhEVM  同态加密  智能合约  EVM  Coprocessor  Sepolia测试网 
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  • 发布于 2025-01-15
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密码学基础：环论(Rings)

in  密码学101

本文深入探讨了密码学中的环（ring）这一抽象代数结构，介绍了环的定义、基本性质及其在密码学中的应用，特别是后量子密码学（PQC）中的重要性。文章还详细讲解了理想（ideal）和商环（quotient ring）的概念，并通过多项式环的示例展示了如何将多项式映射到有限的环中。
环  后量子密码学  抽象代数  理想  商环  多项式环 

STARK 证明系统时序图

本文介绍了RISC Zero STARK协议的实现细节及其工作原理，涵盖了从设置阶段到主要执行跟踪、辅助执行跟踪，以及DEEP-ALI和FRI协议的细节。文章结构清晰，有助于理解这个基于零知识证明的系统的复杂性。
RISC Zero  STARK协议  零知识证明  执行跟踪  FRI协议  辅助执行跟踪 

AI代理个性化最重要的基础设施：Nillion

文章主要介绍了Nillion网络，一个支持在加密数据上进行计算而不解密的盲计算网络，它由PETnet和Nil Chain两层结构组成。Nillion通过多方计算（MPC）技术，实现了在保护隐私的前提下进行数据处理，并探讨了Nillion在AI代理、医疗保健、数据市场等领域的应用场景。文章认为数据隐私是Web3大规模采用的关键，而Nillion的盲计算技术有望解决这一问题。
Nillion  盲计算  多方计算  MPC  PETnet  Nil Chain 

Mina的测试框架

目录介绍我们在测试什么1.网络连接和节点管理网络连接单节点节点发现测试Rust接受OCaml的入站连接OCaml连接到广告的Rust节点通过OCaml种子节点发现Rust和OCaml节点OCaml节点发现测试OCaml到RustRust到OCaml通过种子
Mina  OpenBuild 
  • King
  • 发布于 2024-12-29
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OpenMina: 测试用例说明

目录P2P测试RPCKademliaIdentifyConnection场景连接发现P2P连接KademliaPubsubP2P入站P2P出站单节点多节点记录/重放P2P测试RPCrust_to_rust:测试Rust节点是否可以
Mina  OpenBuild 
  • King
  • 发布于 2024-12-29
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[Stark101] 3. 承诺（Commitments）

in  ZK101

承诺（Commitments）是Stark中用于去除需要交互验证的步骤，通过将Trace的值进行默克尔树构建，从而获得虚拟的交互验证。
STARK  Stark101  零知识证明  教程 
  • BoxChen
  • 发布于 2024-12-28
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[Stark101] 2.低度拓展 (LDE)

in  ZK101

低度拓展(LDE)是Stark中用于提高安全性的一个步骤，通过把多项式的域拓展到更大的域，从而提高计算的安全性。
零知识证明  零知识证明入门  STARK 
  • BoxChen
  • 发布于 2024-12-28
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[Stark101] 1.计算轨迹

in  ZK101

计算轨迹是 Stark 的第一步，也是最简单的一步，但是最为重要的一步。
但是在章节开始之前，你需要必须 🚨掌握以下前置知识：
零知识证明  零知识证明入门  STARK  教程 
  • BoxChen
  • 发布于 2024-12-28
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[Stark101] 0.序章

in  ZK101

重要‼️Stark101虽然是希望成为任何软件工程师的入门教程，但是ZK确实有太多不得不说的概念，不过，我会尽量用最简单，最少公式的方式来讲解。所以，Start101绝对不会教会你如何成为数学大师，其目的在于让你轻松的理解Stark的逻辑。但是你需要遵守以下规则：任何标题开头为附加内容
零知识证明  zk  教程  STARK 
  • BoxChen
  • 发布于 2024-12-28
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OpenMina: 提交和生成新的 SNARK

SNARK证明是Mina区块链的核心，用于验证交易、区块和其他SNARK的有效性。我们希望优化SNARK的生产过程，以确保Mina区块链能够持续运行和扩展。这是SNARK工作流程的概述。点击图片查看高分辨率版本：接收区块以更新可用任务由于区块同时包含交易和SNAR
Mina  OpenBuild 
  • King
  • 发布于 2024-12-28
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OpenMina: 扫描状态

这是一个数据结构，用于对需要交易SNARK证明的交易进行排队，并允许SNARK工作者并行处理这些交易SNARK。它被称为"扫描状态"是因为它将扫描类操作与Mina区块链状态的更新相结合。在函数式编程中，扫描会对元素序列应用特定操作，在每一步都跟踪中间结果并生成这些累积值的序列。
Mina  OpenBuild 
  • King
  • 发布于 2024-12-28
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OpenMina: 运行非出块和出块节点

在开发网络上运行非出块节点本指南将指导您使用Docker在开发网络上运行AlphaRust节点。按照以下步骤设置节点并为这个Alpha版本提供反馈。1.前置要求确保您已安装Docker：Linux、macOS和Windows的Docker安装指南2.下载并
  • King
  • 发布于 2024-12-28
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加密货币中的代币经济学：分析回购对代币价值和市场动态的影响

本文深入探讨了加密货币中代币经济学的演变，重点分析了回购策略对代币价值和市场动态的影响。文章详细阐述了代币经济学的基本要素，包括代币供应机制、需求驱动因素、代币效用和分配模型，并分析了加密货币回购机制及其对代币价值的影响，强调了透明度和投资者信任在回购计划中的关键作用，并讨论了回购的长期影响及未来发展趋势，以及监管因素。
代币经济学  加密货币  回购  市场动态  代币价值  投资者信任