Trabalhar em cripto ensinou-me algo inesperado sobre a diferença entre a pesquisa académica e a implementação prática. A pesquisa académica opera em cronogramas e incentivos diferentes dos da indústria. Na academia, trabalha-se em privado durante meses, escreve-se artigos abrangentes, submete-se para revisão por pares, espera-se pela aceitação e, em seguida, publica-se resultados completos. O ciclo leva meses ou anos. A cripto move-se de forma diferente. As ideias são publicadas imediatamente no Twitter, iteradas publicamente e construídas colaborativamente em tempo real. O ciclo leva horas ou dias. Isto cria uma tensão constante. Quando académicos tradicionais veem investigadores a publicar ideias incompletas no Twitter, consideram isso como uma auto-promoção prematura. A publicação "fluxo de consciência" viola as suas normas sobre trabalho rigoroso e completo. Mas estou a começar a pensar que a abordagem cripto pode ser superior para certos tipos de problemas. A criptografia beneficia de muitos olhos a examinar abordagens em busca de potenciais falhas. Publicar trabalho em progresso convida a um escrutínio e melhoria imediatos. A minha experiência com o ChatGPT ilustra isso. Passei dois dias a trabalhar com ele num problema de pesquisa do BitVM. Cometeu erros matemáticos óbvios, mas também identificou conexões com artigos obscuros de 25 anos que os meus colegas professores perderam. O ciclo de feedback imediato, mesmo de uma IA, acelerou o meu pensamento. O desenvolvimento do BitVM 3 exemplifica este novo modelo. Não existe um único inventor porque várias equipas estão a construir simultaneamente sobre ideias partilhadas publicamente. A especificação emerge organicamente da discussão da comunidade em vez de ser definida por uma autoridade central. O modelo académico tradicional prioriza a completude e o rigor. O modelo cripto prioriza a velocidade e a colaboração.