赖映彤 (Chinese: 映彤) 是 点对点 代码协作平台 Radicle 的联合创始人,她在 以太坊基金会 和 0xPARC 上从事 零知识证明 的技术和社区建设工作,以及她的创业项目,包括 Snickerdoodle Labs 和 Another Internet。她的工作涵盖应用密码学、开发者社区组织以及 区块链 技术在社会和数据隐私挑战中的实际应用。 [1] [2] [3]
赖女士来自新加坡,拥有大学哲学学位。在转型到科技行业之前,她曾在新加坡的公共部门工作。有消息表明她与耶鲁-新加坡国立大学学院有关联,因为她在2019年为RadicalxChange Singapore撰写的一篇文章记录了在该学院举办的PechaKucha活动。赖女士表示,她进入加密货币领域是出于对“我们资本主义社会现状”的幻灭感,希望利用技术来促进一个更公平和去中心化的世界。她的个人网站上的座右铭是“不炫耀,要友善”,反映了她以价值观为导向的工作方式。 [2] [4]
赖应童的职业生涯以在去中心化技术领域担任各种高级职位为标志,从共同创立基础架构项目、在主要生态系统组织内工作到领导独立研究和推出新公司。
赖女士进入区块链领域涉及实际开发和以社会影响为中心的社区组织。2017年,她担任德国波恩Hack4Climate活动中RadXChange团队的后端和智能合约开发者。该项目被提议为“经过验证的碳资产的完全去中心化和自主交易平台”,旨在利用以太坊 智能合约为分散的碳市场带来效率和透明度。 [1]
到2019年,她是RadicalxChange新加坡分会的积极贡献者。在一篇详细的文章中,她分析了当地一个专注于“区块链促进社会影响”的活动。她的写作展示了早期阶段批判性和细致的视角,提取了项目使用的关键策略,例如去中介化和加密经济激励,同时也指出了重大挑战。她强调了该生态系统对可信预言机的依赖,她指出这使该技术的“无需信任”的叙述变得复杂,并主张对区块链用例进行严格的、基于背景的评估,以超越行业炒作。 [4]
赖是 Monadic 的联合创始人,Monadic 是开发 Radicle 的实体,她也是 Radicle 项目本身的联合创始人。在此期间,她的职业基地位于德国柏林。Radicle 是一个为去中心化代码协作而创建的点对点 (P2P) 网络和软件栈。它被设计为中心化平台(如 GitHub)的安全、抗审查替代方案,允许开发者在不依赖中介的情况下共享和管理代码。她作为去中心化基础设施的奠基者之一,在行业内确立了重要地位,并作为演讲者在 ETHDenver 等主要行业会议上代表该项目。 [1]
大约在2020年4月,赖加入了Electric Coin Co. (ECC),该公司负责开发以隐私为中心的加密货币Zcash。作为一名工程师,她的工作重点是区块链互操作性。她特别提到她专注于构建连接Zcash和Ethereum生态系统的“桥梁”,这是一项旨在增加跨链流动性和功能的技术挑战。她于2020年5月公开宣布了她的角色,表达了对该项目的兴奋之情。 [3]
赖女士在 Ethereum 生态系统中担任多个重要职务,为社区发展和技术进步做出了贡献。作为 Ethereum Foundation 的 Devcon 团队的“协调员”,她是负责组织 Devcon 的核心团队成员,Devcon 是该生态系统中最大最重要的开发者大会。她还参与了 Devconnect 的创建,这是一个由基金会设计的游牧式活动系列,旨在促进合作。 [2]
同时,她还担任隐私和扩展探索 (PSE) 团队的开发者关系工程师,该团队是 Ethereum Foundation 内的研发团队。该职位涉及通过创建资源和为隐私和扩展技术提供支持来增强开发者的能力。 [4]
赖女士还深度参与了 0xPARC(密码学应用研究项目),这是一个在该领域著名的研究组织。她领导社区倡议并为该组织制作教育材料。在 2022 年 10 月的 Devcon Bogotá 上,她代表 0xPARC 主持了“证明系统的未来”会议。这次备受瞩目的活动汇集了来自顶级 ZK 项目的领先专家,包括隐私与扩展探索团队、Aztec、Scroll、Polygon Hermez、StarkWare、O(1) Labs 和 Gnark,巩固了她作为高级密码学领域关键社区组织者的地位。在经历了这段紧张的工作之后,赖女士在 2024 年 7 月称自己处于“失业时代”,表明这是一个独立工作或过渡的时期。 [3]
在与多家知名机构合作后,赖女士将重心转向创立新企业。她是Snickerdoodle Labs的联合创始人兼首席执行官,这是一家web3数据隐私公司。该公司的使命是构建一个“数据共享层,用户拥有自己的数据并从中获得奖励”,直接解决数字时代的数据主权和货币化问题。 [2]
她还是一个名为“另一个互联网”的项目的创始人,该项目与她长期以来对点对点技术和社会协议的兴趣相符。 [1]
截至2026年初,她在ETHDenver 2026的演讲者简介中将她描述为一位应用密码学家,正在“秘密”从事一项新事业,这可能与Snickerdoodle Labs、“另一个互联网”或其他未宣布的项目有关。 [5]
赖的工作以应用密码学的深厚技术专长为特征,并致力于教育和社区建设。
赖女士主要的技术重点是零知识 (ZK) 密码学及其应用。她的工作深入研究了该领域的先进概念,并以使更广泛的技术受众更容易理解这些概念而闻名。她特别关注协调隐私、数据使用中的目的限制以及保护隐私的数字身份。 [5]
该领域的主要贡献包括:
赖发起并贡献了多个旨在为开发者社区组织知识和资源的项目。
halo2.club,这是一个由社区维护的网站,作为与halo2 ZK证明系统及其变体相关的资源的综合目录。她认为awesome-halo2存储库是该项目的主要灵感来源。 [3]awesome-decentralized-web的贡献者,这是一个流行的、被广泛引用的GitHub存储库,它整理了去中心化网络社区中的资源、项目和有影响力的人的列表。 [1]赖女士是一位活跃的公众演说家和作家,她利用她的平台来教育社区,并倡导一种更具包容性和道德基础的技术方法。
她曾在众多主要行业活动中担任特邀演讲嘉宾,分享她在点对点基础设施到高级密码学等主题方面的专业知识。值得注意的亮相包括:
赖英彤在多个角色和平台上始终倡导以价值驱动的发展理念。她曾表示,她热衷于“通过技术创造一个更加去中心化和公平的世界”,并致力于“让 web3 对所有人更具包容性”。她的个人博客表明,她对策划“区块链的良好用例,而不是胡说八道的用例”抱有务实的兴趣,表明她希望专注于现实世界的实用性而非投机。她在 X(前身为 Twitter)上的活跃社交媒体账号 @therealyingtong 是一个分享技术见解、项目更新和教育内容的平台,并表示有兴趣“构建非等级基础设施”。 [2] [3]
Ying Tong Lai 在 2023 年 10 月 6 日发布在 Silence Laboratories YouTube 频道上的一次采访中,讨论了多方计算 (MPC)、非交互式证明 (NIP) 和零知识简洁非交互式知识论证 (ZK-SNARK) 之间的关系。讨论反映了她对这些密码学范式如何交叉并解决互补限制的技术视角。
Lai 将她对这个主题的兴趣与 Zabo 中涉及 SHA-256 电路的实现工作联系起来,这揭示了 MPC 证明者和 ZK-SNARK 证明者之间的结构相似性。她将 ZK-SNARK 描述为一种证明系统,该系统能够在保护见证隐私的同时实现公共验证,但限制是单个证明者通常执行完整的计算。相比之下,MPC 系统将计算分配给多个参与方,但本质上不提供公共机制来验证在存在勾结情况下的诚实验行。
在这种背景下,Lai 描述了结合这两种方法属性的研究工作。其中一项工作重点是为 MPC 证明添加公共可审计性。早期的构造需要验证完整的计算记录,从而导致线性时间验证。随后的方法集成了 ZK-SNARK 以生成恒定大小的证明。她认为从电路特定系统(如 Pinocchio)到通用系统(如 Marlin)的转变是一个重要的发展,因为它通过依赖可重用的参考字符串消除了对协议特定可信设置的需求。
该访谈还概述了多方 ZK-SNARK 证明的两种模型。委托 ZK-SNARK 涉及单个证明者将秘密共享的见证数据分发给多个工作者,从而在诚实委托者的假设下实现外包计算。协作 ZK-SNARK 通过 MPC 本身生成证明,任何参与者在任何时候都不持有完整的见证,并且通常需要额外的预处理。Lai 将委托证明与涉及有限计算资源或大型电路的场景联系起来,而协作证明则适用于具有更严格信任约束的设置。
Lai 进一步描述了 Marlin 证明系统的结构,该系统由算术化、多项式交互式预言机证明和密码多项式承诺方案组成。她指出,计算成本集中在诸如快速傅里叶变换和椭圆曲线计算之类的操作中。正如访谈中所讨论的那样,这些成本促使了包括打包秘密共享和秘密共享椭圆曲线运算在内的技术,无论是在委托证明系统还是协作证明系统中。
访谈最后讨论了开放的研究问题。Lai 指出了正在进行的努力,以确定能够有效集成 MPC 的 零知识证明 系统,并开发常见零知识原语的 MPC 实现。她还指出,鉴于所涉及的一系列假设和系统模型,需要对现有方法进行比较评估和基准测试。 [6]
在2022年12月21日Foresight Institute YouTube频道发布的一次采访中,Electric Coin Company的工程师Ying Tong Lai概述了智能合作技术树的结构和基本原理,这是一个旨在组织智能合作领域内的概念和依赖关系的雏形。
Lai将该技术树描述为应用程序、核心技术、前沿研究领域和相关挑战之间关系的结构化表示。该模型最高层由七个主要节点组成,每个节点对应一个主要的子领域。这些节点包含嵌套组件,代表更具体的技术领域和相互依赖关系,形成跨领域的层叠依赖图。
在这个框架内,人工智能被定位为几个相关领域的基础组件,包括私有人工智能和去中心化人工智能。Lai确定了一系列用于在敏感或分布式数据上进行计算的技术方法,包括联邦学习、差分隐私、全同态加密、多方计算和零知识机器学习。她的专业重点在于私有计算,零知识证明被认为是表达和验证关系而不泄露底层数据的密码学机制。
该技术树区分了核心技术、应用、前沿技术以及风险或挑战领域等类别。核心技术被定义为支持各类应用的数学或科学基元。应用被描述为解决特定用例的实现,而前沿技术的特点是存在未解决的研究问题。风险和挑战领域被纳入,以表示可能限制这些领域进展的因素。
Lai指出,技术树的开发过程揭示了区块链系统和人工智能之间重叠的结构依赖关系。数据治理被确定为一个共同的底层关注点,包括数据可用性、互操作性、去中心化存储和可扩展性等问题。这些要素被描述为与去中心化共识系统和大规模多方人工智能模型都相关。
隐私和去中心化之间也存在额外的交叉关系。讨论的例子包括投票系统、去中心化金融协议和社交媒体平台,其中保护隐私的机制被描述为对于缓解诸如勾结、抢先交易和审查等问题是必要的。
该访谈还提到了多个领域共有的挑战,包括安全漏洞、伦理考量以及抵御垃圾邮件或女巫攻击。这些问题被认为是密码学、区块链系统和人工智能中反复出现的约束。该技术树被描述为一种概念和组织工具,旨在支持智能合作中依赖关系和研究空白的分析。 [7]