بيان بحثي: 📘من الحوسبة إلى الذكاء: خريطة استثمارية للذكاء الاصطناعي اللامركزي المدفوع بالتعلم المعزز الذكاء الاصطناعي 🧠 نموذج التدريب التدريب المسبق يبني القاعدة؛ ما بعد التدريب أصبح ساحة المعركة الرئيسية. التعلم المعزز (RL) يظهر كمحرك للمنطق والقرارات الأفضل، حيث تكلف ما بعد التدريب عادة ما يعادل ~5–10٪ من إجمالي الحوسبة. احتياجاتها — الطرح الجماعي، إنتاج إشارات المكافآت، والتدريب القابل للتحقق — تتماشى بشكل طبيعي مع الشبكات اللامركزية وأساسيات البلوك تشين للتنسيق والحوافز والتنفيذ/التسوية القابلة للتحقق.

🌐 نهاية اللعبة يعيد Web3 كتابة إنتاج الذكاء—يفتح الحوسبة العالمية منخفضة التكلفة ويتيح التوافق السيادي عبر حوكمة المجتمع—ويحول المساهمين من تصنيف العمال إلى أصحاب مصلحة في العدالة، ويوزع القيمة بشكل أكثر عدلا بين المدربين والمحالفين والمستخدمين.

🧭 خريطة السوق يقارن هذا التقرير التعلم الواقعي × الويب 3 عبر ثلاثة مسارات: الخوارزميات (@NousResearch/DisTrO)، الأنظمة (@PrimeIntellect، @gensynai، @Gradient_HQ)، وتصميم الآليات (@grail_ai/Bittensor، @FractionAI_xyz).

⚙️ المنطق الأساسي: "الفصل–التحقق–الحفز" 🔌 الفصل: الاستعانة بمصادر خارجية لعمليات التحويل المكثفة للحوسبة والاتصالات الخفيفة إلى وحدات معالجة الرسوميات العالمية طويلة الذيل؛ احتفظ بتحديثات المعلمات ذات النطاق الترددي العالي على العقد المركزية/الأساسية. 🧾 قابلية التحقق: استخدم ZK أو إثبات التعلم (PoL) لفرض الحوسبة النزيهة في الشبكات المفتوحة. 💰 الحوافز: تنظم الآليات المرمزة توفير الحوسبة وجودة البيانات، مما يقلل من اللعب المكافأة أو الإفراط في التجهيز.