Araştırma Bülteni: 📘Hesaplamadan Zekaya Kadar: RL Odaklı Merkeziyetsiz Yapay Zekanın Yatırım Haritası 🧠 Eğitim Paradigması Ön eğitim üssü inşa eder; Eğitim sonrası ana savaş alanı haline geliyor. Pekiştirme Öğrenme (RL), daha iyi akıl yürütme ve kararlar için motor olarak ortaya çıkıyor; eğitim sonrası genellikle toplam hesaplamanın ~%5–10'una mal oluyor. Kitlesel dağıtımlar, ödül sinyali üretimi ve doğrulanabilir eğitim—koordinasyon, teşvikler ve doğrulanabilir uygulama/çözüm için doğal olarak merkezi olmayan ağlar ve blokzincir ilkeleriyle eşleşiyor.

🌐 Son Oyun Web3, zeka üretimini yeniden yazıyor—düşük maliyetli küresel dağıtım hesaplamasını açığa çıkarıyor ve topluluk yönetimi aracılığıyla egemen uyumu mümkün kılıyor—katkıda bulunanları işgücü etiketlemekten veri eşitliği paydaşlarına dönüştürüyor ve değeri eğitmenler, hizalayıcılar ve kullanıcılar arasında daha adil dağıtıyor.

🧭 Pazar Haritası Bu rapor, RL × Web3'ü üç alanda kıyaslıyor: algoritmalar (@NousResearch/DisTrO), sistemler (@PrimeIntellect, @gensynai, @Gradient_HQ) ve mekanizma tasarımı (@grail_ai/Bittensor, @FractionAI_xyz).

⚙️ Temel Mantık: "Ayırma–Doğrulama–Teşvik Et" 🔌 Ayırma: Hesaplama yoğun, iletişim hafif dağıtımları küresel uzun kuyruklu GPU'lara dış kaynak olarak ver; Merkezi/çekirdek düğümlerde bant genişliği açısından yoğun parametre güncellemeleri tutun. 🧾 Doğrulanabilirlik: Açık ağlarda dürüst hesaplamayı sağlamak için ZK veya Proof-of-Learning (PoL) kullanın. 💰 Teşvikler: Tokenize mekanizmalar, hesaplama arzını ve veri kalitesini düzenleyerek ödül oyunlarını/aşırı uyumunu azaltır.