Publication de recherche : 📘De l'informatique à l'intelligence : une carte d'investissement de l'IA décentralisée pilotée par le RL 🧠 Paradigme d'entraînement Le pré-entraînement construit la base ; le post-entraînement devient le principal champ de bataille. L'apprentissage par renforcement (RL) émerge comme le moteur d'un meilleur raisonnement et de meilleures décisions, le post-entraînement coûtant généralement ~5–10 % du calcul total. Ses besoins—déploiements massifs, production de signaux de récompense et formation vérifiable—s'alignent naturellement sur les réseaux décentralisés et les primitives de la blockchain pour la coordination, les incitations et l'exécution/règlement vérifiables.

🌐 Fin du jeu Web3 réécrit la production d'intelligence—déverrouillant un calcul de déploiement mondial à faible coût et permettant un alignement souverain via la gouvernance communautaire—transformant les contributeurs de la main-d'œuvre de labellisation en parties prenantes de l'équité des données, et distribuant la valeur de manière plus équitable entre les formateurs, les aligners et les utilisateurs.

🧭 Carte du marché Ce rapport évalue RL × Web3 sur trois axes : algorithmes (@NousResearch/DisTrO), systèmes (@PrimeIntellect, @gensynai, @Gradient_HQ) et conception de mécanismes (@grail_ai/Bittensor, @FractionAI_xyz).

⚙️ Logique de base : « Découpler – Vérifier – Inciter » 🔌 Découplage : Externaliser les déploiements intensifs en calcul et légers en communication vers des GPU globaux à long terme ; garder les mises à jour de paramètres lourdes en bande passante sur des nœuds centralisés/de base. 🧾 Vérifiabilité : Utiliser ZK ou la Preuve d'Apprentissage (PoL) pour imposer un calcul honnête dans des réseaux ouverts. 💰 Incitations : Des mécanismes tokenisés régulent l'offre de calcul et la qualité des données, atténuant le jeu sur les récompenses/le surajustement.