Дослідницький реліз: 📘Від обчислень до інтелекту: інвестиційна карта децентралізованого штучного інтелекту, керованого RL 🧠 Парадигма тренувань Попереднє навчання будує базу; Після тренувань стає головним полем битви. Підкріплене навчання (RL) стає рушієм для кращого мислення та прийняття рішень, при цьому післянавчання зазвичай коштує ~5–10% від загальної обчислювальної роботи. Його потреби — масове впровадження, виробництво сигналів винагороди та перевірене навчання — природно відповідають децентралізованим мережам і блокчейн-примітивам для координації, стимулів і перевіреного виконання/розрахунку.

🌐 Кінець гри Web3 переписує виробництво інтелекту — відкриває недорогі глобальні обчислювальні ресурси та забезпечує суверенне узгодження через управління громадами — перетворюючи учасників від маркування праці на стейкхолдерів рівності даних і справедливіше розподіляючи цінність між тренерами, вирівнювальниками та користувачами.

🧭 Карта ринку У цьому звіті порівнюється RL × Web3 за трьома напрямками: алгоритми (@NousResearch/DisTrO), системи (@PrimeIntellect, @gensynai, @Gradient_HQ) та проєктування механізмів (@grail_ai/Bittensor, @FractionAI_xyz).

⚙️ Основна логіка: «Роз'єднати–Перевірити–Стимулювати» 🔌 Декуплінг: Аутсорсинг обчислювальних і легких комунікаційних впроваджувань у глобальні довгохвості GPU; Оновлюйте параметри з великим обсягом пропускної здатності на централізованих/основних вузлах. 🧾 Перевіряність: використовуйте ZK або Proof-of-Learning (PoL) для забезпечення чесних обчислень у відкритих мережах. 💰 Стимули: Токенізовані механізми регулюють пропозицію обчислень і якість даних, зменшуючи ризик винагородного геймінгу/перенавантаження.