在加密貨幣領域工作讓我意識到學術研究與實際應用之間的意外差距。 學術研究的時間表和激勵機制與行業不同。在學術界，你私下工作幾個月，撰寫全面的論文，提交同行評審，等待接受，然後發表完整的結果。 這個循環需要幾個月或幾年。 而加密貨幣的運作方式則不同。想法會立即在推特上發佈，公開迭代，並在實時中協作構建。 這個循環只需要幾個小時或幾天。 這造成了持續的緊張。 當傳統學者看到研究人員在推特上發佈不完整的想法時，他們會將其視為過早的自我推廣。 “意識流”發佈違反了他們對嚴謹、完整工作的規範。 但我開始認為，加密貨幣的方法對某些類型的問題可能更具優勢。密碼學受益於許多眼睛檢視方法以尋找潛在的缺陷。發佈進行中的工作邀請立即的審查和改進。 我與ChatGPT的經驗說明了這一點。我花了兩天時間與它一起解決BitVM研究問題。它犯了一些明顯的數學錯誤，但也指出了我教授同事們忽略的25年前的晦澀論文之間的聯繫。即使來自AI的即時反饋循環也加速了我的思考。 BitVM 3的開發體現了這種新模式。 不存在單一的發明者，因為多個團隊同時在公開共享的想法上進行構建。規範是從社區討論中有機產生的，而不是由中央權威定義的。 傳統的學術模型優先考慮完整性和嚴謹性。 而加密貨幣模型則優先考慮速度和協作。