Forschungsfreigabe: 📘Von Compute zu Intelligenz: Eine Investitionskarte für RL-gesteuerte dezentrale KI 🧠 Trainingsparadigma Das Pre-Training bildet die Basis; das Post-Training wird zum Hauptschlachtfeld. Reinforcement Learning (RL) entwickelt sich zur treibenden Kraft für besseres Denken und Entscheidungen, wobei das Post-Training typischerweise ~5–10% der gesamten Rechenleistung kostet. Seine Anforderungen – massenhafte Rollouts, Belohnungssignalproduktion und verifizierbares Training – passen natürlich zu dezentralen Netzwerken und Blockchain-Primitiven für Koordination, Anreize und verifizierbare Ausführung/Abwicklung.

🌐 Endspiel Web3 schreibt die Produktion von Intelligenz neu – es ermöglicht eine kostengünstige globale Bereitstellung von Rechenleistung und fördert die souveräne Ausrichtung durch gemeinschaftliche Governance – und verwandelt Mitwirkende von Etikettierungsarbeit in Daten-Eigenkapital-Stakeholder, während der Wert gerechter unter Trainern, Ausrichtern und Nutzern verteilt wird.

🧭 Marktkarte Dieser Bericht vergleicht RL × Web3 in drei Bereichen: Algorithmen (@NousResearch/DisTrO), Systeme (@PrimeIntellect, @gensynai, @Gradient_HQ) und Mechanismusdesign (@grail_ai/Bittensor, @FractionAI_xyz).

⚙️ Kernlogik: „Entkoppeln–Überprüfen–Anreizen“ 🔌 Entkopplung: Auslagerung rechenintensiver, kommunikationsarmer Rollouts an globale Long-Tail-GPUs; bandbreitenintensive Parameteraktualisierungen auf zentralen/kern Nodes belassen. 🧾 Überprüfbarkeit: Verwendung von ZK oder Proof-of-Learning (PoL), um ehrliche Berechnungen in offenen Netzwerken durchzusetzen. 💰 Anreize: Tokenisierte Mechanismen regulieren das Angebot an Rechenleistung und die Datenqualität, um Belohnungsspielereien/Überanpassung zu mindern.