Rilascio della Ricerca: 📘Da Compute a Intelligenza: Una Mappa degli Investimenti dell'AI Decentralizzata Guidata da RL 🧠 Paradigma di Allenamento Il pre-allenamento costruisce la base; il post-allenamento sta diventando il principale campo di battaglia. L'Apprendimento per Rinforzo (RL) sta emergendo come il motore per un migliore ragionamento e decisioni, con il post-allenamento che tipicamente costa ~5–10% del totale di calcolo. Le sue esigenze—distribuzioni di massa, produzione di segnali di ricompensa e allenamento verificabile—si mappano naturalmente a reti decentralizzate e primitive blockchain per coordinamento, incentivi e esecuzione/risoluzione verificabile.

🌐 Fine del gioco Web3 riscrive la produzione di intelligenza—sbloccando un calcolo globale a basso costo e abilitando l'allineamento sovrano tramite la governance comunitaria—trasformando i contributori da lavoratori di etichettatura in stakeholder di equità dei dati, e distribuendo il valore in modo più equo tra formatori, allineatori e utenti.

🧭 Mappa del Mercato Questo rapporto confronta RL × Web3 su tre aree: algoritmi (@NousResearch/DisTrO), sistemi (@PrimeIntellect, @gensynai, @Gradient_HQ) e design dei meccanismi (@grail_ai/Bittensor, @FractionAI_xyz).

⚙️ Logica di Base: “Decoupling–Verifica–Incentiva” 🔌 Decoupling: Esternalizza i rollout intensivi di calcolo e leggeri nella comunicazione a GPU globali a lungo termine; mantieni gli aggiornamenti dei parametri pesanti in termini di larghezza di banda sui nodi centralizzati/core. 🧾 Verificabilità: Usa ZK o Proof-of-Learning (PoL) per garantire un calcolo onesto nelle reti aperte. 💰 Incentivi: Meccanismi tokenizzati regolano l'offerta di calcolo e la qualità dei dati, mitigando il gaming delle ricompense/overfitting.