来欣赏 @VitalikButerin 今天在 Devcon 8（孟买）开幕式上的最新造型：身披长满眼睛的绿色连帽斗篷，头戴一个极其怪异的黄色笑脸面具。 当台上有人追问他“能摘下面具吗？”时，他拒绝脱掉装束，并开始疯狂自黑：“mask（面具）是 scam（骗局）的变位词，X 上很多人早就说我是个骗子了。” 整活还看 V 神，这身装扮其实是在致敬 AI 圈的经典神梗 Shoggoth。 在 AI 安全语境里，多眼的绿色怪物代表着“未经对齐、危险且不可解释的底层大模型”，而那张黄色笑脸，则是经过人类反馈强化学习后，勉强贴在表面用来伪装友善的面具。 Vitalik 披着这身“表面友善，底层危险”的皮囊，其实是在讲一个严肃话题：AI 时代的信任与数据监控。 配合这个诡异的造型，他在演讲中抛出了几个很有传播力的论点： 第一，数据即毒药：“在默认情况下，我们真的必须把数据视为有毒废料。如果可以的话，从一开始就根本不要去收集它。” 第二，打破信任幻觉： 面对数字安全，答案既不是彻底陷入谁也不信的虚无，不是去盲信权势滔天的科技巨头，更不是去盲从那些自称反抗巨头的“魅力型网红”。 第三， 不要通过出卖自己的隐私来换取表面友好的安全。真正的出路是开源技术 + 零知识证明（ZKP），通过密码学实现“只证明事实、不暴露隐私”，将系统对人的信任依赖降到最低。 把枯燥的密码学原理和数据隐私危机，用一场极具赛博朋克感的 Cosplay 展现出来，这很 Vitalik。 只是懂他的人可能不多了，大家更关心 $ETH 的价格。

以太坊联合创始人 Vitalik Buterin 在 Devcon 8 上警告，AI 正对安全和隐私构成新威胁，同时也有助于发现漏洞。他质疑硬件钱包的安全性，并提醒不要根据充斥机器人和操纵内容的社交媒体帖子进行加密投资。Vitalik 呼吁采用去中心化、可验证的技术和零知识证明来保护个人数据，并建议企业避免收集不必要的信息。(Cointelegraph)

Vitalik 警告 AI 安全风险，呼吁用零知识证明保护数据 据 Cointelegraph 报道，Vitalik Buterin 在 Devcon 8 上警告，AI 正对安全和隐私构成新威胁，同时也有助于发现漏洞。他质疑硬件钱包的安全性，并提醒不要根据充斥机器人和操纵内容的社交媒体帖子进行加密投资。 Vitalik 呼吁采用去中心化、可验证的技术和零知识证明来保护个人数据，并建议企业避免收集不必要的信息。

🎉 嘉宾公布｜EthSystems 专题分享 👏 欢迎 Oskar Thoren（Co-founder & CTO of EthSystems）@oskarth 加入 Devcon 香港分会场！ Oskar 将带来 EthSystems 专题分享，围绕以太坊生态的技术发展与创新实践，分享前沿洞察与行业思考。 📅 November 3 📍 Devcon香港分会场 🎟️ 立即报名： 期待现场与大家交流！🚀

🌟 嘉宾公布 | AI Challenge Program Announcement 👏欢迎Twone （GCC Ecological team leader）@tokyo10086加入 Devcon 香港分会场！ Twone 将带来 AI Challenge Program Announcement，正式发布 AI 挑战计划，探索 AI 与以太坊生态及前沿技术结合的更多可能。 📅 November 3 📍 Devcon香港分会场 🎟️ 立即报名：

Privacy’s Next Frontier: Technologies & Future Directions 👏 欢迎 Antonio Seveso（Co-founder of Fluidkey）@0xMeTony加入 Devcon 香港分会场！ 他将带来主题演讲：链上隐私：隐匿地址解决了什么？未来还有哪些可能？与大家共同探索以太坊隐私技术的发展。 📅 November 3 📍 Devcon香港分会场 🎟️ 立即报名：

Vitalik Buterin：硬件钱包的安全不能只靠信任，芯片也需可验证 2026 年 11 月 3 日，Ethereum 联合创始人 Vitalik Buterin @VitalikButerin 在孟买 Devcon 8 开幕式上表示，安全不能只靠信任，还需开源与可验证性。用户应能确认设备没有监视自己、硬件钱包未被加装 SIM 卡泄露私钥，因此需要更开放、可验证的芯片。 他强调，证明自身可信不应以披露全部信息为代价，零知识证明有助于兼顾隐私与安全。 来源：Devcon 8

🌟 嘉宾公布 | AI vs. Cryptography: Are Our Digital Assets Still Safe? 👏 欢迎Yu Shen （Assistant Professor of PolyU）加入 Devcon 香港分会场！ Yu Shen 将围绕 AI 与密码学的交叉领域展开分享，探讨 AI 技术发展给密码学和数字资产安全带来的挑战，以及我们如何应对未来的安全风险。 📅 November 3 📍 Devcon香港分会场 🎟️ 立即报名：

周末窝在家里，花半小时学习它吧！ 别光刷短视频， 看下Anthropic的上下文管理的视频！ 2026年AI DevCon上，Anthropic的Lamis做了一场关于上下文工程的演讲。 整场演讲浓缩了过去一年Anthropic在上下文管理上的所有实践，从最简单的方案到最前沿的架构。 从Claude MD文件开始。 一个纯Markdown文件，放在会话开头，告诉Agent代码库结构、组织信息、个人偏好。 效果出奇地好：Anthropic的原话是"unreasonably effective"。（效果惊人出奇的好） 但问题也明显：文件越来越长，上下文膨胀，管理困难。 第二步是记忆工具。 让Agent自主决定何时读取、何时写入、何时更新记忆。全部在带内完成，也就是在会话上下文中进行。 Anthropic发现，在这种场景下，自主性运作得非常好。Agent比人类更擅长判断什么值得记住。 第三步是Skills。 核心思想是渐进式披露。 Agent只看文件顶部几行前言，决定是否需要加载整个文件。 Lamis的比喻很精准：就像房间里有一个书架，每次有人跟我说话，我扫一眼书单，看有没有相关书籍，然后取下来读。 不需要提前把所有知识塞进上下文。 第四步是文件系统。 把记忆系统建模为普通文件系统，用Markdown文件填充，Agent用bash和grep搜索。 不需要花哨的向量数据库，不需要专门的工具——Agent本来就擅长操作文件系统。 但当这些方案扩展到生产环境，问题就来了。 多个Agent同时写入同一个记忆文件怎么办。一个Agent写入错误信息到组织级上下文，所有Agent都会受影响。记忆过时了怎么办。 有人通过提示词注入向记忆中写入恶意内容怎么办。 Anthropic给出的解决方案是四个原则：版本控制（能回滚）、并发控制（哈希校验）、权限管理（组织级只读、个人级可写）、可移植性（干净的API，跨系统访问）。 然后是最有意思的部分：做梦。 带内记忆有一个根本性局限：Agent既要完成任务，又要管理记忆，这是两个竞争性目标。 而且Agent只能看到当前会话的信息，无法识别跨会话的模式。 做梦是一个带外的异步处理过程。 它取一段时间内的所有会话记录，交给一个专门的Agent分析。 这个Agent查看记忆存储，识别模式，提出更改建议。比如：所有地理学生都答错了同一个问题:说明课程中缺少了某个主题。 所有数学考试的答案都用弧度制而不是角度制,说明工具配置有问题。 做梦本质上是一个批量处理的"校长"，审查所有"学生"的作业，发现问题，调整"课程"。 它有自己的专用资源，不和任务执行竞争上下文。 Anthropic已经在生产中运行这套系统。 他们发现：Agent第二次执行任务时做得更好，成本降低（因为能一次性完成），延迟下降。 做梦的额外token消耗被任务本身的效率提升抵消了。 最后Lamis说了一句话值得记住：上下文工程是过去一年才真正发展起来的领域。 模型智能本身不会产生复利:它需要上下文来执行你交给它的具体任务。 而上下文工程的效果是倍增智能，即使模型本身变得更聪明，这个投资依然有价值。