Concrete ML v1.9 版本发布，引入了对 TFHE-rs 密文格式的支持，使 Concrete ML 模型能够无缝集成到基于 Rust 的 FHE 管道中。
Zama 发布了 Concrete v2.10，引入了对 Rust 的支持，通过 concrete-macro 和 concrete 这两个 crates，可以直接在 Rust 中使用 FHE（全同态加密) 功能，使得开发者能够更容易地将 Python 原型移植到生产环境。此外，新版本还增强了与 TFHE-rs 的互操作性。
Concrete v2.8版本发布，主要更新包括： Concrete与TFHE-rs的互操作性，允许开发者在两者之间转换整数，利用各自的优势；自动模块追踪功能，简化了模块编译的流程；以及新增了多个教程，展示了FHE和Concrete在实际应用中的用例。此外，新版本还包括各种优化和错误修复，尤其是在Concrete GPU运行时，提高了FHE评估的速度。
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。
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 v0.6 版本引入了零知识证明技术，增强了 GPU 对有符号整数运算的支持，并引入了加密随机数生成等新的加密功能。该版本现在包含 Marc Joye 提出的公钥方案，并生成零知识证明以验证公钥加密过程的正确性。此外，新版本还支持 GPU 上的有符号整数运算，并改进了 GPU 用户的多位 PBS。
TFHE-rs v0.7 版本发布，引入了密文压缩和多 GPU 支持等重要特性。密文压缩可将密文大小最多减少 1900 倍，而多 GPU 支持能够显著提升同态计算的性能，文章还介绍了新版本中参数集合的更新、新的向量和数组运算、优化的零知识证明以及优化的 GPU 密钥切换等额外功能。
TFHE-rs v0.8版本发布，引入了加密数组类型，并增强了多GPU计算能力，开发者可以更轻松地处理向量和张量，同时大幅缩短GPU上算术运算的计算时间，此外，新版本还引入了诸多新特性，包括后同态计算密文压缩、更多基于GPU的同态运算、以及CPU运算的改进等。
Zama 发布了 TFHE-rs v1.0 稳定版，该版本稳定了 x86 CPU 后端的高级 API，并确保向后兼容，提升了密码学安全性，优化了分布式协议的性能。此外，还发布了 TFHE-rs 手册，详细介绍了后端的实现，并简化了贡献流程。通过贡献 Zama Bounty Program 还可以获得奖励，此外，GPU 后端也在开发中。
Zama 发布了 TFHE-rs v1.1 版本，该版本在 GPU 和 CPU 后端都有重大改进和新特性。GPU 方面，升级了后端，采用了与 CPU 相同的默认加密参数，显著提高了多 GPU 的支持，CPU 方面，通过支持更多的标量案例扩展了算子集，该版本还引入了分块引导密钥生成，以更好地支持内存受限环境中的操作。
Zama 团队发布了 TFHE-rs (v0.7)、Concrete (v2.7)、Concrete ML (v1.6) 和 fhEVM (v0.5) 的新版本。
Zama 团队发布了 TFHE-rs (v0.6)、Concrete (v2.6)、Concrete ML (v1.5) 和 fhEVM (v0.4) 的新版本。
Zama 发布了 TFHE-rs (v0.8)、Concrete (v2.8) 和 Concrete ML (v1.7) 的新版本。
Zama 发布了 TFHE-rs v1.1 版本，GPU 后端升级，采用与 CPU 相同的默认加密参数，降低了计算错误的概率。多 GPU 支持也得到了显著改善，开发者可以选择要使用的 GPU，在 8×H100 GPU 上每秒可进行接近 500 次加密的 64 位加法。CPU 方面，此版本通过支持更多标量情况扩展了运算符集，从而使同态计算更加通用和高效。
Concrete v2.10 发布，引入了对 Rust 的支持，通过 concrete-python 将 Python 程序编译为 FHE 等效程序，然后在 Rust 项目中使用，以便在生产环境中部署。新版本还增强了与 TFHE-rs 的互操作性，可以更轻松地结合两者的优势。
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