Forskningsutgåva: 📘Från beräkning till intelligens: En investeringskarta över RL-driven decentraliserad AI 🧠 Träningsparadigm Förträningen bygger basen; Efter träningen blir det huvudsakliga slagfältet. Förstärkningsinlärning (RL) framträder som motorn för bättre resonemang och beslut, där efterträning vanligtvis kostar ~5–10 % av den totala beräkningen. Dess behov – massutrullningar, produktion av belöningssignaler och verifierbar träning – motsvarar naturligt decentraliserade nätverk och blockkedjeprimitiva för samordning, incitament och verifierbar genomförande/avveckling.

🌐 Slutspel Web3 skriver om produktionen av intelligens – låser upp lågkostnads global utrullningsberäkning och möjliggör suverän samordning via community governance – och förvandlar bidragsgivare från att märka arbetskraft till data-rättviseintressenter, och fördelar värde mer rättvist mellan utbildare, justerare och användare.

🧭 Marknadskarta Denna rapport jämför RL × Web3 över tre spår: algoritmer (@NousResearch/DisTrO), system (@PrimeIntellect, @gensynai, @Gradient_HQ) och mekanismdesign (@grail_ai/Bittensor, @FractionAI_xyz).

⚙️ Kärnlogik: "Koppla bort – Verifiera – Incitament" 🔌 Avkoppling: Outsourca beräkningsintensiva, kommunikationslätta utrullningar till globala long-tail GPU:er; Håll bandbreddstunga parameteruppdateringar på centraliserade/kärnnoder. 🧾 Verifierbarhet: Använd ZK eller Proof-of-Learning (PoL) för att säkerställa ärlig beräkning i öppna nätverk. 💰 Incitament: Tokeniserade mekanismer reglerar beräkningsutbud och datakvalitet, vilket mildrar belöningsspel/överanpassning.