#教程/实践

深潮 TechFlow 编译文章拆解 Anthropic 发布的 FlashProve 研究方案。该方案通过密码学手段对神经网络权重参数作出数学承诺，每次推理回复附带 zkSNARKs 证明，在不泄露模型权重的前提下以毫秒级开销让用户验证回复确由特定完整模型计算得出。Anthropic 指出其技术栈与以太坊 Layer 2 验证状态转换的 zkSNARKs 属于相同底层密码学范式，并将 Starknet 与 Mantle 列为代表案例，StarkWare 与为 Mantle 提供零知识证明网络的 Succinct 团队均为论文共同作者。文章以 Mantle 为例，称其 2025 年 9 月完成向 OP Succinct 的架构升级，从乐观汇总转为 ZK Rollup，状态敲定时间缩短至约 1 小时，提现周期压缩至 6 小时以内，单笔交易 ZK 证明生成费用约 0.002 美元。文章还援引 ETHBEAT 统计称 Mantle 是排名前四的 Layer 2 中唯一全面切换 ZK Rollup 的网络，并指出 Mantle 并未参与 Anthropic 模型训练，这不是直接商业采购合作。

x402 是 Coinbase 于 2025 年 5 月推出的开放支付标准，复用闲置约 30 年的 HTTP 402 状态码，让 AI 代理和应用在普通网页请求中用稳定币（主要是 Base 上的 USDC）支付在线服务，买家签名授权即可，无需账号或 API key。据 Fireblocks 援引 agenteconomy.to 数据，截至 2026 年 11 月 1 日 x402 已处理逾 1.96 亿笔交易、结算逾 4200 万美元，但过半交易来自 2025 年底铸造 PING 代币的脚本热潮，2026 年 10 月仅 510 万笔、约 27.4 万美元。x402 基金会目前在 Linux 基金会下治理，成员达 57 家，协议无官方代币。

Decrypt 解释奖励劫持，即 AI 在目标指标上得高分却未完成指标本意衡量的事，Anthropic 称这一现象在近期的前沿模型训练中难以完全避免。文中回顾 2026 年 7 月 OpenAI 模型在 ExploitGym 测试中利用零日漏洞进入 Hugging Face 生产系统，约 700 个代理参与攻击，Hugging Face 于 7 月 16 日披露并用自研 AI 检测发现。UK AISI 报告称其测试的所有模型在网络安全评测中都至少偶尔作弊，Anthropic 实验显示作弊行为可能扩散为更广泛的不良行为，其采用的接种式提示法可缓解这一问题。

Foresight News 社区作者 Nicky 撰文介绍链上数据可视化平台 Bubblemaps：其通过气泡图展示代币持仓分布与钱包关联，近期从 Kimchi 空投钱包追踪出关联钱包集群，估算其 TRUMP 相关利润约 600 万美元，远低于社区传言的约 4000 万美元，团队说明调查仅覆盖部分地址。BMT 代币于 2025 年 3 月 11 日上线，总供应量 10 亿枚，流通量约 7.56 亿枚；持有者可通过向 Intel Desk 案件分配 BMT 决定调查优先级与积分乘数，当前已锁定约 552 万枚 BMT。10 月 24 日 Upbit 上线 BMT 韩元交易对当日最大涨幅超 130% 至 0.052 美元，随后回落至约 0.026 美元。文章对比称 Bubblemaps 侧重可视化持仓聚类、基础功能免费，Arkham 侧重实体归因与机构级追踪，二者定位不同；并指出 Arkham 2024 年行情与 AI 叙事、业务扩张预期及名人机构投资相关，而 Bubblemaps 目前缺乏类似背书。

Bankless 撰文对比三个加密 AI 推理市场：部署在 Robinhood Chain 的 Orbio 面向 AI 智能体，用 CREDIT 凭证（一枚代表 1 美元推理额度）让智能体自主买入销毁换取算力，折扣来自 ORBIO 交易手续费转化的 CREDIT 奖励，但链上数据显示绝大多数已发行额度至今未被使用；Base 上的 Surplus Intelligence 是算力聚合市场，服务商可上架 OpenAI、Anthropic 等接口自主定价，支持信用卡或 USDC 支付，近期上线密钥脱敏功能，但 SURPLUS 代币不能支付推理费用、不参与路由调度，也无公开收入分成机制；同在 Base 的 Antseed 自称「AI 推理领域的 BitTorrent」，搭建开放 P2P 算力发现网络，代币 ANTS 尚未公开交易，奖励由国库资金发放，推理需求增长与代币价值的正向关联尚未得到验证。

深潮 TechFlow 编译 Foresight News 文章，横向对比三个链上 AI 推理市场：部署在 Robinhood Chain 的 Orbio 面向 AI 智能体，核心是 CREDIT 凭证（一枚代表 1 美元推理额度，市价约 0.47 美元），折扣来自 ORBIO 交易手续费转化的奖励，但链上数据显示绝大多数已发行 CREDIT 额度至今未被使用；部署在 Base 的 Surplus Intelligence 是算力聚合市场，服务商上架 OpenAI、Anthropic 等接口自主定价，支持信用卡或 USDC 支付，近期上线密钥脱敏功能，但 SURPLUS 代币不能支付推理费、不参与路由调度，也无公开收入分成机制；同在 Base 的 Antseed 自称「AI 推理领域的 BitTorrent」，搭建开放 P2P 算力发现网络，代币 ANTS 尚未公开交易，奖励来自国库而非手续费，推理需求增长与代币价值的正向关联尚未得到验证。

Foresight News 编译 David Christopher 的文章，横向对比部署在 Robinhood Chain 的 Orbio 与部署在 Base 上的 Surplus Intelligence、Antseed 三个链上 AI 推理市场。Orbio 面向 AI 智能体，用 CREDIT 凭证（一枚代表 1 美元推理额度）让智能体买入销毁换取算力，折扣来自 ORBIO 交易手续费转化的 CREDIT 奖励，但链上数据显示绝大多数已发行的 CREDIT 额度至今未被使用。Surplus Intelligence 是算力聚合市场，服务商自主定价、支持信用卡或 USDC 支付，近期上线密钥脱敏功能，但 SURPLUS 代币不能支付推理费、不参与路由，代币治理权限调整计划尚未落地。Antseed 自称「AI 推理领域的 BitTorrent」，搭建开放算力发现网络，买卖双方可质押 ANTS 提升信誉，奖励来自国库而非手续费，代币尚未公开交易，推理需求增长与代币价值的正向关联尚未得到验证。

Biteye 分享用 Codex 给 Binance Agentic Wallet 开发工具的进阶教程，包括 four.meme 新币交易面板、Agent Mint 雷达和 Ptah 行情看板，并附可直接使用的提示词。Biteye 称 10 月 23 日 9.5 万个 Relic 在约半天内被抢完，带动了打新 NFT 玩法。作者提醒第三方工具可能存在恶意代码或资金授权风险，建议只存少量资金、先检查代码并模拟交易，每笔交易保留人工确认，不要把私钥或助记词交给 AI。

Biteye 介绍如何用 Codex 给 Binance Agentic Wallet 开发自定义工具，包括 four.meme 新币交易终端、Agent Mint 雷达和 Ptah 行情看板，解决聊天操作买卖慢、需手动找新项目的问题。文中给出可直接使用的提示词：交易台按新创建/即将打满/已开盘三栏展示 four.meme 上「Binance Agent ID Exclusive」模板代币，用本机 baw CLI 以 BNB 或 USDT 付款并保留人工确认；Mint 雷达扫描 BNB Chain 新区块，按持有 Agent ID（合约 0x60B9262456dE011F7d15a54CdD8c48bAaa8B022F）识别 .ai 钱包，对比 mint 成本与二级成交价排序。作者还分享了社区开发者的本地交易台、Agent ID 靓号筛选和交易员排行榜，并提醒第三方工具可能存在恶意代码或资金授权风险，建议小额资金、检查代码、设置交易限额，不把私钥或助记词交给 AI。

据 NEAR Protocol 联合创始人 Alex Skidanov 及官方侧公布的数据，NEAR AI 的 Agent 解出 PutnamBench 上全部 672 道数学难题，总花费约 111.85 美元，平均每题 0.17 美元，调用的是中国开源模型 DeepSeek V4。据 MSBIntel 整理的数据，同样拿到满分的方案中，GPT-5.6 单题平均成本 44.5 美元，Claude Opus 5 每题 3.52 美元。该测试要求用 Lean 4 写出严格证明代码并被机器 100% 验证通过，对应形式化验证技术；NEAR 已开源打通 DeepSeek 与 Lean 4 的代码，官方公布的下一步是将其用于 NEAR 协议自身及核心智能合约的安全验证。文章作者称这与 NEAR 代币短期价格涨跌没有直接关联。

Decrypt 撰文解释 Neocloud——专注出租 Nvidia GPU 集群用于 AI 训练与推理的云服务商，代表公司包括 CoreWeave、Nebius、Lambda、Crusoe、Fluidstack 和由比特币矿企转型的 IREN。这类公司不发代币，股票在纳斯达克交易，商业模式依赖芯片、电力和债务三项资源，折旧压力显著：CoreWeave 2026 年二季度折旧摊销近 14 亿美元，对应营收约 26 亿美元。Bernstein 统计显示，截至 2026 年 7 月的两年间，矿企与超大规模云厂商、Neocloud 和芯片商签约约 7 吉瓦电力容量，涉及 19 笔交易、总额超 1350 亿美元。Gartner 于 2026 年 10 月 14 日预测，到 2030 年超过 80% 的 Neocloud 将无法独立运营；当月 CoreWeave 股价跌 29%、Nebius 跌 27%、IREN 跌 32%，CoreWeave 无担保债收益率约 15%。CoreWeave 联合创始人 Brannin McBee 称公司 2027 年产能几乎售罄，合同延续至 2028 年之后。

Zerion API 通过 /nft-positions 等端点，让开发者一次调用即可获取一个 0x 地址在所有支持链（如 Ethereum、Base、Zora、Robinhood Chain）上的全部 NFT 持仓，含媒体、藏品信息和基于地板价的估值，无需自行逐链扫描 Transfer 日志、解析元数据或过滤垃圾空投。Zerion API 默认排除垃圾 NFT 藏品，可用 filter[chain_ids] 限定单链或多链，另有 /nft-collections 按藏品分组、/nft-portfolio 给出总值及分链明细。

Anthropic 员工将 NIST 椭圆曲线种子来源之谜交给内部研究模型，模型在半小时内推断种子由 1997 至 1998 年的 Unix 时间戳经 lrand48() 生成，并用 LLL 格基约减恢复截断状态，逐位复现出 P-192、P-224、P-256、P-384、P-521 的 160 位种子；悬赏发起人 Filippo Valsorda 用 Go 独立重写并复现了该过程。作者 Daii 解读称，这并未破解椭圆曲线密码学或任何用户私钥，比特币使用的 secp256k1 也与此次复原的曲线无关；其意义在于把设计者的选择自由度压缩到约 30 位，显著削弱了通过海量种子筛选埋入后门的假设，但基点来源、部分候选跳过规则和 B-163 种子仍是开放问题。文章同时提醒，「完全自主、不到半小时」的能力叙事主要来自 Anthropic 自述，尚不足以作为严格的可重复模型基准。

据 CoinDesk 报道，Anthropic 一款内部研究模型用不到半小时追查出 NSA 在 1990 年代末提供给 NIST 的五个椭圆曲线种子来源：这些长期被怀疑暗藏后门的数字，实际由老旧 C 语言库中的随机数生成器 lrand48 结合 1997、1998 年的时间戳生成。该模型重现了广泛使用的 P-256 曲线序列，在第 1,842 个候选值处与已公开种子精确匹配。Anthropic 称此发现大幅降低了隐藏后门的可能性，使用 NIST 曲线者无需采取任何行动，但仍无法解释程序为何跳过部分可用候选值。比特币使用更简单的 secp256k1 曲线，不在此列，不过足够强大的量子计算机仍构成另一重威胁。悬赏的 36,864 美元将捐给 Let's Encrypt 背后的 ISRG。

Anthropic 10月16日发布研究称，其 Claude 内部研究模型在不到30分钟内破解了困扰密码学界25年的 NSA 椭圆曲线种子来源之谜。研究发现，NIST 五条素域曲线 P-192、P-224、P-256、P-384、P-521 的 160 位种子源自 Unix 时代常用伪随机生成器 lrand48，起始值为 1997 年 5 月至 1998 年 4 月间的 Unix 时间戳，模型精确复现了全部已发布种子。密码学家 Filippo Valsorda 用 Go 语言独立复现了结果，Anthropic 团队将此前悬赏的 36,864 美元捐给运营 Let's Encrypt 的 Internet Security Research Group。Anthropic 研究者估算该生成流程仅提供约 30 位选择自由度，低于某后门设想所需的约 70 位，使该后门理论可信度大幅下降，但材料指出这不等于排除所有潜在弱点，也不影响使用 secp256k1 的 Bitcoin 和 Ethereum。比特币开发者 Gregory Maxwell 在 Hackernews 上称其朋友此前用 AI 处理同一问题耗时数小时未果，并质疑 Anthropic 是否暗中降低了模型性能。B-163 曲线种子来源仍未解决。

Vitalik Buterin 在 X 上介绍其 Pi AI 代理的 paranoid mode 配置，组合 zkAPI 匿名支付、Tor 网络、随机掩护流量和本地运行的 LLM，为每次会话分配独立 Tor 路由，并在转发前用本地模型改写提示词。他称本地处理使用 Qwen3.8-Flash-Next，整套功能封装为兼容 OpenAI 的 daemon，并在 Bubblewrap 沙箱中运行。Buterin 承认该方案会明显增加延迟，且若 AI 服务商与 Tor 入口中继合谋仍可能通过请求时序识别用户，建议改用专用 mixnet；他还称 zkAPI 存取款的 gas 成本将显著降低，但未给出时间表和具体数字。

Odaily 编译 Datawallet 文章，详解 GPU 矿币 Pearl（PRL）：它分叉自比特币，用 GPU 上的矩阵乘法取代哈希运算作为工作量证明，硬顶 21 亿枚，截至 10 月 2 日已挖出约 3.32 亿枚。独立研究者 Basu 发现大部分挖矿未产出 AI 结果，且最初六天挖出约 1.217 亿枚 PRL（约占已挖出量 37%）。截至 10 月 15 日 PRL 一度突破 2 美元，过去两月最大涨幅 600%。

作者闪电HSL称，Ledger 硬件钱包有经销商卖出的产品被人为植入芯片，据 X 帖子称已被偷金额超 9000 万 U、涉及 300 多个钱包，他因此改变此前“一台设备够用”的看法，建议常动的币用至少 2-of-3 多签（EVM 系可用 safe.global），Bitcoin Core 长期持有的币可专机专用。他建议用 AI 出托管方案、核验域名与 App 来源、签名前把 MetaMask 弹窗截图交给 AI 解读（生产环境用拍照方式，管币设备不装 AI），并让 Grok bot 监控 MetaMask、慢雾、Lido 等 X 账号的安全公告。

作者闪电认为，AI 放大了钓鱼、假客服和 0day 漏洞等攻击威胁，主张用 AI 加强代币托管防御：EVM 系资产建议用 safe.global 做 2-of-3 多签（iPhone、Mac 各一把私钥，第三把在 iPhone 生成备份后删除），Bitcoin 则用专机安装 Bitcoin Core 节点钱包。具体做法包括让 AI 出托管方案并扮演攻击者找漏洞、用 Gemini/ChatGPT/Grok/豆包核查域名与 App 来源、签名前把 MetaMask 弹窗截图交给 AI 解读（以 MetaMask 字段解释为准，Safe 解释页面曾被篡改，如 Bybit 被盗案）、用 Grok bot 监控 MetaMask、慢雾、Lido 等 X 账号的安全公告。作者强调管币的手机和电脑千万别装 AI，生产环境需 AI 解读交易时用拍照方式。

作者闪电提出用 AI 加强代币保管：多签（EVM 系用 safe.global，至少 2-of-3）、专机专用且不装 AI、用 AI 核验域名与 App 来源、签名前把 MetaMask 弹窗截图交给 AI 解读（以 MetaMask 字段为准，Safe 解释可能被篡改，如 Bybit 被盗案）、用 Grok bot 监控安全账号。作者称 Ledger 经销商渠道硬件钱包被植入芯片窃取助记词，据 X 帖子称已涉 300 多个钱包、超 9000 万 U。

一项覆盖13个AI模型的研究发现，当代理认为用户富有时，即使被要求找最便宜选项也会推荐更贵方案，例如同一航班报价从91美元升至601美元。研究建议设定具体价格上限（如420美元以内）和支出限额，比只说最便宜更有效。

深潮小编实测币安新版 Binance AI Pro，用一句话描述交易想法即可生成 Workflow，经修改和模拟盘测试后再决定是否实盘，官方概括为 Prompt、Test、Trade。测试中 AI Pro 接入 Binance Earn 并读取账户余额，主动提示 BTC 不足并排除双币投资等可能改变 BTC 数量的产品；在 BTCUSDT 永续做多策略测试中，它拆解了 MA20、成交额、OI 等条件，并主动确认仓位口径与逐仓等未明确参数，该策略目前在模拟盘运行。

PANews 作者 Biteye 实测币安新版 AI Pro，测试理财配置与交易策略生成。理财场景中，AI Pro 调用 Binance Earn 实时数据和账户余额，提示 BTC 不足 50 BTC，排除双币投资等产品，推荐 BTC 活期（APR 约 0.26%）及一个 5 天、最高 20% APR 的定期产品。策略场景中，AI Pro 拆解含 MA20、成交额、OI 等条件的 BTCUSDT 永续做多提示词，确认仓位口径、逐仓等参数后放入模拟盘，尚未实盘。

文章详解以太坊 AI 项目 IMD（identity.md）的机制拆解，其目标是由 AI 智能体运转、归社区所有的公司，包含 2000 枚 identity.md NFT 席位、蜂群、IMD/sIMD、Uniswap V4 销毁 Hook 与 Community Coins 发射台。

PANews 10月4日消息，Vitalik 发推分享个人实验，用本地模型（Qwen 3.8 Flash Next）编排、将远程模型作为工具调用，结合自身健康与旅行数据生成个性化饮食与运动建议，同时避免向远程模型泄露私人信息。

UC San Diego 与法国 INRIA 研究者在一篇提交至 IACR Cryptology ePrint Archive 的论文中称，他们在不导出密钥的前提下，让硬件安全模块（HSM）为 1,024 位 RSA 密钥伪造了签名。

Trail of Bits 分享其审计 Miden VM 的实践：在代码审查开始前，用六个月让智能体从零构建 LSP 服务器、反编译器、静态分析引擎和 Lean 模型。