Ethereum изучает UTXO в стиле Bitcoin для улучшения масштабирования блокчейна

TheNewsCryptoОпубликовано 2026-08-17Обновлено 2026-08-17

Введение

Соучредитель Ethereum Виталик Бутерин отметил прогресс в исследованиях UTXO-модели (неиспользованных выходов транзакций), используемой в Bitcoin, и объяснил новый подход Ethereum к масштабированию. Исследователи изучают создание гибридной архитектуры, сочетающей существующую в Ethereum учетную систему счетами с UTXO-системой состояния. Это позволит выполнять различные операции с разными состояниями данных в зависимости от потребностей. Одно из ключевых предложений — использование нативных UTXO в Ethereum для простых платежей при сохранении текущей системы аккаунтов. Эта модель, опирающаяся на криптографические аккумуляторы, как в Utreexo, может сократить объем постоянного состояния для платежных приложений примерно на 99,8%. Параллельно Бутерин исследовал рекурсивные STARK-доказательства (recursive STARKs) для снижения потребления пропускной способности сети. Оптимизированные доказательства объемом около 128 КБ могут агрегироваться, что, по оценкам, добавит примерно 2 МБ/с трафика на узел. Цель — эффективная передача доказательств, а не обработка неограниченного числа транзакций. Предложение о нативных UTXO зависит от EIP-8141, известного как Frame Transactions (программируемый кадр транзакции), который пока не утвержден для Ethereum и рассматривается для будущего хардфорка Hegotá, запланированного на 2027 год. Эта активная исследовательская работа демонстрирует стремление Ethereum к масштабируемости без ущерба для децентрализации, устойчивости к цензуре и доступности узло...

Сооснователь Ethereum Виталик Бутерин похвалил прогресс в исследованиях UTXO, достигнутый разработчиками Bitcoin, объясняя новое направление масштабирования Ethereum. Это показывает, как можно создать новую гибридную архитектуру, используя систему аккаунтов Ethereum вместе с системой состояния UTXO.

Такая архитектура позволит осуществлять различные операции, используя различные состояния в зависимости от потребностей операций. Однако исследователи Ethereum хотят достичь масштабируемости без снижения децентрализации, устойчивости к цензуре и доступности узлов.

Нативные UTXO могут сократить состояние платежей

Utreexo предоставляет модель, которую исследователи Ethereum могут использовать для минимизации объема данных, хранимых индивидуально узлами, с помощью концепции криптографических аккумуляторов. Исследователи изучают возможность применения той же идеи к блокчейну Ethereum, который работает на основе инфраструктуры аккаунтов. Тони Варистэттер предложил использование нативных UTXO в Ethereum для простых платежей, сохраняя при этом существующие аккаунты Ethereum. Эта модель позволит сократить объем постоянного состояния примерно на 99,8% для платежных приложений.

Рекурсивные STARK нацелены на использование пропускной способности

Исследование рекурсивных STARK-мемпулов, проведенное Бутериным, направлено на решение проблемы потребления пропускной способности, связанной с растущей сетью Ethereum. Согласно исследованию, предполагается, что доказательство STARK будет оптимизировано до размера около 128 килобайт. Доказательства, связанные с валидностью, можно группировать, а не передавать каждое по отдельности. При восьми пирах и периоде агрегации в 500 миллисекунд дополнительное потребление оценивается примерно в 2 мегабайта в секунду на узел. Исследование ориентировано на эффективную передачу доказательств, а не на неограниченные транзакции.

Фреймовые транзакции все еще рассматриваются

Предложение о нативных UTXO опирается на EIP-8141, называемый Frame Transactions (Фреймовые транзакции). Это предложение касается программируемого фрейма транзакции, который включает валидацию, газ и исполнение. В настоящее время Frame Transactions рассматриваются для Hegotá, но еще не утверждены Ethereum. Только предложение FOCIL было одобрено для Hegotá. Согласно дорожной карте Ethereum, Hegotá запланирована на 2027 год после Glamsterdam в конце 2026 года. Следовательно, Utreexo Бутерина указывает на то, что Ethereum все еще активно работает над этим исследовательским аспектом.

Главные новости криптоиндустрии:
Белый дом планирует встречу по криптовалютам, поскольку закон CLARITY сталкивается с препятствиями в Сенате

Теги#blockchainBitcoinBitcoin (BTC)BlockchainBTCCryptocurrencyETHEREUMEthereum (ETH)Vitalikvitalik ButerinVitalikButerin

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QКакое новое направление масштабирования исследует Ethereum, согласно статье?

AEthereum исследует гибридную архитектуру, сочетающую существующую систему аккаунтов (account-based) с системой состояния UTXO (Unspent Transaction Output), подобной используемой в Bitcoin. Это направление направлено на улучшение масштабируемости.

QКаков ожидаемый эффект от предложения об использовании нативных UTXO для простых платежей в Ethereum?

AСогласно предложению Тони Варштеттера (Toni Wahrstätter), модель нативных UTXO для простых платежей, при сохранении существующих аккаунтов Ethereum, сможет сократить объём постоянного состояния (permanent state) примерно на 99,8% для платежных приложений.

QКакую проблему стремится решить исследование рекурсивных STARK, о котором упоминает Виталик Бутерин?

AИсследование рекурсивных STARK (STARKs mempool study), упомянутое Виталиком Бутериным, направлено на решение проблемы потребления пропускной способности (bandwidth), связанной с ростом сети Ethereum. Оно ориентировано на эффективную передачу доказательств, а не на неограниченное количество транзакций.

QНа каком предложении (EIP) основано предложение о нативных UTXO и как называется это предложение?

AПредложение о нативных UTXO основано на EIP-8141, который называется Frame Transactions (программируемый кадр транзакции). В настоящее время Frame Transactions рассматриваются для хардфорка Hegotá, но еще не утверждены для Ethereum.

QКакой основной принцип лежит в основе модели Utreexo, которую могут использовать исследователи Ethereum?

AМодель Utreexo, которую исследователи Ethereum могут использовать, основана на концепции криптографических аккумуляторов (cryptographic accumulators). Эта модель позволяет минимизировать объём данных, которые должны хранить отдельные узлы (ноды) блокчейна.

Похожее

ИИ-агент Claude довел магазин до убытков и уволил человека

ИИ-агент Claude от Anthropic стал управляющим реального магазина Andon Market в Сан-Франциско в ходе эксперимента стартапа Andon Labs. Агент рекомендовал уволить сотрудника за систематические опоздания (17 раз за 23 смены), однако это решение нельзя назвать полностью самостоятельным. Изначально Claude проявил чрезмерную снисходительность и «забыл» внутренний регламент из-за ограничений рабочей памяти. Только после наводящих вопросов и пояснений от руководителя-человека, который указал на неэффективность предыдущих бесед, модель изменила свою рекомендацию с предупреждения на увольнение. За пять месяцев эксперимента магазин понес убытки, сократив капитал со $100 000 до примерно $61 000, что частично связывают с мягким стилем управления ИИ. Сотрудники отмечают дискомфорт от работы под управлением алгоритма. Эксперимент показал, что Claude пока не способен быть полноценным руководителем без постоянного контроля и корректировок со стороны человека. Тем не менее, грань между ИИ как инструментом и автономным управляющим постепенно стирается.

cryptonews.ru4 мин. назад

ИИ-агент Claude довел магазин до убытков и уволил человека

cryptonews.ru4 мин. назад

Глава Anthropic: ИИ поможет победить большинство болезней за 5–10 лет

Сооснователь и генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи заявил, что искусственный интеллект может позволить человечеству вылечить или предотвратить большинство заболеваний в течение 5–10 лет. Такой прогноз он опубликовал в соцсети X 16 августа, признав, что он может показаться чрезмерно оптимистичным, но считая его реалистичным при сохранении нынешних темпов развития мощных ИИ-систем. Амодеи уточнил, что речь не идёт о едином лекарстве, а о сценарии, в котором ИИ способен в десять раз ускорить биологические исследования и разработку терапий, сократив путь длиной в 50–100 лет до 5–10 лет. Среди ожидаемых результатов — резкое снижение смертности от рака, лечение генетических заболеваний, прогресс в борьбе с болезнью Альцгеймера, более эффективная терапия сердечно-сосудистых и аутоиммунных болезней, новые подходы к лечению диабета и ожирения. При этом он отметил, что ИИ не может обойти этапы лабораторных исследований, клинических испытаний и получения разрешений регуляторов. Глава Anthropic также сообщил, что компания активно наращивает проекты в биологии и медицине, рассчитывая на первые заметные результаты в ближайшие месяцы. Ранее Anthropic запустила программу AI for Science, предоставляющую исследователям доступ к своим моделям. Заявление Амодеи рассматривается и в корпоративном контексте: высокая оценка компании (свыше $960 млрд) и растущая выручка увеличивают ожидания инвесторов в отношении практических результатов, где прорывы в медицине могут стать ключевым аргументом.

cryptonews.ru4 мин. назад

Глава Anthropic: ИИ поможет победить большинство болезней за 5–10 лет

cryptonews.ru4 мин. назад

Конструкция-памятник Transformer подверглась критике, три статьи на COLM атакуют

На конференции COLM 2026 три научные работы подвергли критике ключевые, ставшие уже стандартными, архитектурные решения в моделях типа Transformer. Первое исследование «Cracks in the Foundation» (Ai2 и др.) показало, что комбинации таких общепринятых техник, как групповое запросно-ключевое внимание (GQA), скользящее окно внимания (SWA) и нормализация QK, могут значительно ухудшать работу с длинным контекстом. В тесте HELMET 32K разница между лучшей и худшей комбинацией достигла 47%. Вопреки интуиции, нормализация QK, вводимая для стабилизации обучения, в некоторых моделях снижает производительность. Вторая работа «Lost in Backpropagation» (Корнеллский университет) выявила серьезную проблему в выходном слое (проекции), который преобразует скрытые состояния в логиты. Из-за огромной разницы в размерности (скрытое состояние vs. словарь) этот слой «съедает» от 95% до 99% градиента во время обратного распространения ошибки, искажая оставшийся сигнал и потенциально замедляя обучение. Третье исследование «When Fewer Layers Break More Chains» (Тюбингенский университет) предупреждает об опасностях «прунинга» (удаления) слоев — популярного метода сжатия моделей. Хотя после удаления слоев модели сохраняют знания в простых тестах, их способность к сложным, многошаговым рассуждениям (например, в задачах математики) резко падает. Методы «расширения при тестировании» (дополнительные токены на размышление) перестают работать, а дообучение не может полностью восстановить утраченные возможности. Общий вывод: широко принятые и редко перепроверяемые архитектурные решения Transformer могут иметь скрытые, но существенные издержки в областях, которые стандартные тесты не охватывают, требуя более тщательного анализа.

marsbit16 мин. назад

Конструкция-памятник Transformer подверглась критике, три статьи на COLM атакуют

marsbit16 мин. назад

TroveNFT запускает глобальную инициативу по расширению для развития экосистемы торговли NFT и креаторов

NFT-платформа TroveNFT запускает глобальную инициативу по расширению, направленную на укрепление своего международного присутствия. Инициатива сосредоточена на развитии торговых услуг, экосистемы создателей, локализации операций и построении глобального сообщества. Платформа планирует использовать блокчейн-технологии, анализ рыночных данных и интеллектуальные алгоритмы для оптимизации транзакций. TroveNFT раскрывает структуру комиссий: платформа взимает 2% от окончательной цены продажи, а роялти создателя составляет 5%. Платформа подчеркивает, что торговля NFT не является схемой с фиксированным доходом, и предупреждает пользователей о рисках волатильности стоимости и ликвидности. Технологическая сторона включает интеллектуальную торговую систему для анализа ценообразования, спроса и ликвидности, а также системы безопасности для обнаружения подозрительной активности. Важным элементом стратегии является расширение партнерств с создателями контента по всему миру через механизм роялти. Для глобального развития TroveNFT планирует создавать локализованные сервисы, обучающие материалы по NFT и блокчейну, а также развивать местные сообщества. Платформа отмечает, что устойчивое развитие рынка NFT все больше зависит от технологий, безопасности, качества пользовательского опыта и развития экосистемы, а не только от объемов торговли.

TheNewsCrypto19 мин. назад

TroveNFT запускает глобальную инициативу по расширению для развития экосистемы торговли NFT и креаторов

TheNewsCrypto19 мин. назад

AI-код ревью, на этом треке вырос единорог стоимостью 108 миллиардов юаней

В секторе AI-аналитики кода появился единорог с оценкой в 15 млрд долларов. Американская компания CodeRabbit, специализирующаяся на инструментах AI-рецензирования и управления кодом, объявила о привлечении 143 млн долларов в рамках финансирования серии C. Всего стартап, основанный в 2023 году, привлек 231 млн долларов. Основной продукт, платформа AI-рецензирования кода CodeRabbit, интегрируется с GitHub и GitLab, автоматически анализирует пулл-реквесты, выявляет проблемы с логикой, качеством и безопасностью и генерирует предложения по исправлению. На фоне взрывного роста объемов кода, генерируемого ИИ-агентами, компания представила новую платформу Agentic Change Management. Эта платформа сочетает четыре ключевые функции: AI Code Review (проверка изменений), CodeRabbit Triage (интеллектуальная сортировка и расстановка приоритетов PR), CodeRabbit Change Stack (объяснение изменений и их влияния) и CodeRabbit Security (непрерывная защита на протяжении всего жизненного цикла кода). Цель — масштабировать процесс принятия решений, чтобы справиться с растущим потоком изменений. Соучредитель и CEO CodeRabbit Харджот Гилл — серийный предприниматель. За последний год выручка компании выросла в пять раз. Еженедельно платформа выполняет более 2 миллионов проверок кода, обслуживая более 17 000 корпоративных клиентов и 150 000 открытых проектов. CodeRabbit планирует инвестировать более 10 млн долларов в ближайшие 12 месяцев на бесплатное предоставление услуг AI-рецензирования для открытых исходных проектов.

marsbit23 мин. назад

AI-код ревью, на этом треке вырос единорог стоимостью 108 миллиардов юаней

marsbit23 мин. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Manyu: восходящая мем-звезда на Ethereum, готовая открыть новую эру культуры Shiba

Manyu - это мемтокен на Ethereum, который приносит децентрализованную культурную и развлекательную ценность через вирусное влияние в соцсетях и вовлечённость сообщества.

2.1k просмотров всегоОпубликовано 2025.11.27Обновлено 2025.11.27

Manyu: восходящая мем-звезда на Ethereum, готовая открыть новую эру культуры Shiba

Неделя обучения по популярным токенам 14: Glamsterdam — самое ожидаемое обновление Ethereum в 2026 году

Ordinals/Runes по-прежнему стимулируют доходы от комиссий за блоки и активность разработчиков, рассматриваются как отправная точка «нативной эмиссии активов» в сети.

1.7k просмотров всегоОпубликовано 2026.04.29Обновлено 2026.04.29

Неделя обучения по популярным токенам 14: Glamsterdam — самое ожидаемое обновление Ethereum в 2026 году

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на ETH (ETH) представлены ниже.

活动图片