Tutkimustiedote: 📘Laskennasta älykkyyteen: Sijoituskartta RL-ohjatusta hajautetusta tekoälystä 🧠 Koulutusparadigma Esikoulutus rakentaa tukikohdan; Koulutuksen jälkeisestä ajasta on tulossa pääasiallinen taistelukenttä. Vahvistusoppiminen (RL) on nousemassa paremman päättelyn ja päätösten moottoriksi, ja jälkikoulutus maksaa tyypillisesti ~5–10 % kokonaislaskennasta. Sen tarpeet—massajulkaisut, palkintosignaalien tuotanto ja todennettavissa oleva koulutus—liittyvät luonnollisesti hajautettuihin verkkoihin ja lohkoketjun primitiiveihin koordinointia, kannustimia ja todennettavaa toteutusta/selvitystä varten.

🌐 Loppupeli Web3 muokkaa älykkyyden tuottamista—avaamalla edullisen globaalin käyttöönoton laskennan ja mahdollistaen suvereenin yhdenmukaisuuden yhteisön hallinnan kautta—muuttaen osallistujat työvoiman nimeämisestä datan tasa-arvon sidosryhmiksi ja jakamalla arvoa oikeudenmukaisemmin kouluttajien, alignerien ja käyttäjien kesken.

🧭 Markkinakartta Tämä raportti vertaa RL:ää × Web3:ta kolmella linjalla: algoritmit (@NousResearch/DisTrO), järjestelmät (@PrimeIntellect, @gensynai, @Gradient_HQ) ja mekanismisuunnittelu (@grail_ai/Bittensor, @FractionAI_xyz).

⚙️ Ydinlogiikka: "Irrota–Vahvista–Kannusta" 🔌 Irrottaminen: Ulkoistetaan laskentatehoiset, viestintäkevyet käyttöönotot globaaleille pitkähännän GPU:ille; Pidä kaistanleveyttä kuormittavat parametripäivitykset keskitettyissä/ydinsolmuissa. 🧾 Todennettavuus: Käytä ZK:ta tai Proof-of-Learning (PoL) rehellisen laskennan varmistamiseksi avoimissa verkoissa. 💰 Kannustimet: Tokenisoidut mekanismit säätelevät laskennan tarjontaa ja datan laatua, vähentäen palkkiopelaamista/ylisovitusta.