根據 Beating，AI 形式化驗證初創 Pramaana Labs 已完成一輪 2700 萬美元的種子輪融資，由 Khosla Ventures 領投，Accel、BoldCap、Nexus Venture Partners、Premji Invest 和 Unbound 參與。該公司使用 LEAN，這是一種用於驗證數學定理的開源程式語言，來在大型語言模型之上構建用於高風險產業（包括法律、藥物研發與稅務合規）的確定性驗證層。 Pramaana 正與前美國國稅局（IRS）專員 Danny Werfel 合作，應用於稅務領域，並與來自 IIT Delhi、IIT Madras 以及 UC Berkeley 的教授合作，開發用於網路安全與藥物研發的驗證系統。

根據 Consensys 執行長 Joseph Lubin 的說法，Ethereum 將在 3 到 5 年內演進為一個以完全零知識證明為基礎的協定，並提升主鏈與第二層（Layer 2）解決方案之間的可組合性。Lubin 支持「以 Rollup 為中心的路線圖（Rollup-centric roadmap）」，並強調「Lean Ethereum」計畫；該計畫目標是在維持高度去中心化的同時，達成每秒 10,000 筆以上的交易，並讓隱私與可抵抗量子攻擊的解決方案得以實現。 Lubin 也釐清，Ethereum 基金會不會建立「第二個基金會（second foundation）」，而是持續專注於核心協定開發、可用性與擴容，同時支持至少三個彼此獨立團隊的分離，以讓各團隊專注於協定、使用者體驗與機構擴張的相關努力。

根據 PANews，5 月 28 日 Vitalik Buterin 分享了他自主管理語言模型（LLM）設置的最新進展，強調以太坊基礎設施與人工智慧之間的交集正在擴大。他提到 Deepseek V4 的 2-bit 量化版本在蘋果硬體上可在 90GB 記憶體內以約每秒 35 個 token 的速度運行，但在 AMD 上則只有每秒 7 個 token，並強調多硬體供應商支援是區分「去中心化 AI」與「CROPS AI」的關鍵。聚焦於 Lean 程式碼編寫的 Mistral Leanstral 模型同樣可在 70GB 下運行，其效能也可媲美 1T 參數模型。 Vitalik 進一步闡述形式驗證在提升程式碼安全性方面的作用，提出由 AI 輔助的形式驗證能夠提供適用於 STARKs、共識演算法與 EVM 元件的「端到端」安全性證明。他指出區塊鏈與 ZK-SNARKs 提供開放可驗證性與隱私可擴展性，而將 AI 與形式驗證結合則能在恢復準確性的同時提升程式碼效率，形成互補的技術堆疊。

根據 ChainCatcher，Vitalik 今天發表了一篇標題為「對形式化驗證的淺層探討」的文章，討論形式化驗證如何同時提升以太坊開發的安全性與效率。開發者可以使用 Lean、以太坊虛擬機（EVM）位元組碼，或組合語言來撰寫程式，並透過可自動檢查的數學證明來驗證其正確性。Vitalik 指出，形式化驗證特別適用於像 STARKs、拜占庭容錯共識、ZK-EVM 與後量子簽名等複雜系統，儘管它也存在限制，包括規格錯誤、程式碼覆蓋不完整，以及硬體層級的攻擊。

Ethereum co-founder Vitalik Buterin proposed the Fast Confirmation Rule (FCR), which aims to shorten deposit confirmation time to approximately 13 seconds, optimizing user experience. FCR provides early confirmation signals through validator attestations without requiring a hard fork. Despite concerns about centralization and honesty, it is still viewed as an important measure to improve network efficiency and is part of the Lean Ethereum roadmap.

Mistral AI 發佈開源代碼代理 Leanstral，專為 Lean 4 形式化驗證設計，能生成可自動校驗的代碼和證明。該模型採用稀疏 MoE 架構，表現優於其他頂級模型，並提供免費下載和 API 調用。