Výzkumná zpráva: 📘Od výpočtů k inteligenci: Investiční mapa decentralizované AI řízené RL 🧠 Tréninkový paradigmat Předvýcvik buduje základnu; Post-školení se stává hlavním bojištěm. Posilované učení (RL) se prostupuje jako motor lepšího uvažování a rozhodování, přičemž post-tréninkové období obvykle stojí ~5–10 % celkového výpočetního výkonu. Jeho potřeby – masové zavádění, produkce signálů odměn a ověřitelné školení – se přirozeně překládají na decentralizované sítě a blockchainové primitiva pro koordinaci, pobídky a ověřitelné provedení/vypořádání.

🌐 Koncovka Web3 přepisuje tvorbu inteligence – odemyká nízkonákladové globální výpočty a umožňuje suverénní sladění prostřednictvím komunitní správy – proměňuje přispěvatele z označování práce na zainteresované strany v oblasti datové rovnosti a spravedlivěji rozděluje hodnotu mezi školitele, alignery a uživatele.

🧭 Mapa trhu Tato zpráva srovnává RL × Web3 ve třech oblastech: algoritmy (@NousResearch/DisTrO), systémy (@PrimeIntellect, @gensynai, @Gradient_HQ) a návrh mechanismů (@grail_ai/Bittensor, @FractionAI_xyz).

⚙️ Základní logika: "Oddělit–Ověřit–Motivovat" 🔌 Oddělení: Outsourcování výpočetně náročných a komunikačně lehkých nasazení globálním GPU s dlouhým ocasem; Udržujte aktualizace parametrů s vysokou šířkou pásma na centralizovaných/core uzlech. 🧾 Ověřitelnost: Použijte ZK neboli Proof-of-Learning (PoL) k prosazení poctivého výpočtu v otevřených sítích. 💰 Pobídky: Tokenizované mechanismy regulují výpočetní nabídku a kvalitu dat, čímž zmírňují odměnové hry/přefitování.