Phát hành Nghiên cứu: 📘Từ Tính toán đến Trí tuệ: Bản đồ Đầu tư của AI Phi tập trung Dựa trên Học Tăng cường 🧠 Mô hình Đào tạo Đào tạo trước xây dựng nền tảng; đào tạo sau đang trở thành chiến trường chính. Học Tăng cường (RL) đang nổi lên như động cơ cho lý luận và quyết định tốt hơn, với đào tạo sau thường chiếm khoảng 5–10% tổng khối lượng tính toán. Những nhu cầu của nó—triển khai hàng loạt, sản xuất tín hiệu thưởng, và đào tạo có thể xác minh—tương ứng tự nhiên với các mạng phi tập trung và các nguyên tắc blockchain cho phối hợp, khuyến khích, và thực hiện/giải quyết có thể xác minh.

🌐 Kết thúc trò chơi Web3 viết lại quy trình sản xuất trí tuệ—mở khóa khả năng triển khai toàn cầu với chi phí thấp và cho phép sự đồng thuận độc lập thông qua quản trị cộng đồng—biến những người đóng góp từ lao động gán nhãn thành những cổ đông dữ liệu, và phân phối giá trị công bằng hơn giữa các nhà đào tạo, người điều chỉnh và người dùng.

🧭 Bản đồ Thị Trường Báo cáo này so sánh RL × Web3 trên ba lĩnh vực: thuật toán (@NousResearch/DisTrO), hệ thống (@PrimeIntellect, @gensynai, @Gradient_HQ), và thiết kế cơ chế (@grail_ai/Bittensor, @FractionAI_xyz).

⚙️ Logic cốt lõi: “Tách rời – Xác minh – Khuyến khích” 🔌 Tách rời: Thuê ngoài các triển khai tốn nhiều tính toán, ít giao tiếp cho các GPU toàn cầu; giữ các cập nhật tham số nặng băng thông trên các nút trung tâm/cốt lõi. 🧾 Khả năng xác minh: Sử dụng ZK hoặc Proof-of-Learning (PoL) để đảm bảo tính toán trung thực trong các mạng mở. 💰 Khuyến khích: Các cơ chế mã hóa điều chỉnh nguồn cung tính toán và chất lượng dữ liệu, giảm thiểu việc chơi trò thưởng/khớp quá mức.