Forskningsutgivelse: 📘Fra datakraft til intelligens: Et investeringskart over RL-drevet desentralisert AI 🧠 Treningsparadigme Forhåndstrening bygger basen; Etter trening blir det viktigste slagmarken. Forsterkningslæring (RL) vokser frem som motoren for bedre resonnement og beslutninger, med ettertrening som vanligvis koster ~5–10 % av total datakraft. Behovene – masseutrullinger, produksjon av belønningssignaler og verifiserbar opplæring – samsvarer naturlig med desentraliserte nettverk og blokkjede-primitiver for koordinering, insentiver og verifiserbar gjennomføring/oppgjør.

🌐 Sluttspill Web3 omskriver produksjonen av intelligens – låser opp rimelig global utrullingsberegning og muliggjør suveren tilpasning via fellesskapsstyring – og gjør bidragsytere fra å merke arbeidskraft til data-rettferdige interessenter, og fordeler verdi mer rettferdig mellom trenere, justerere og brukere.

🧭 Markedskart Denne rapporten benchmarker RL × Web3 på tre spor: algoritmer (@NousResearch/DisTrO), systemer (@PrimeIntellect, @gensynai, @Gradient_HQ) og mekanismedesign (@grail_ai/Bittensor, @FractionAI_xyz).

⚙️ Kjernelogikk: «Koble fra–Verifisere–Incentivisere» 🔌 Avkobling: Outsource datakrevende, kommunikasjonslette utrullinger til globale long-tail GPUer; Hold båndbredde-tunge parameteroppdateringer på sentraliserte/kjerne-noder. 🧾 Verifiserbarhet: Bruk ZK eller Proof-of-Learning (PoL) for å sikre ærlig beregning i åpne nettverk. 💰 Insentiver: Tokeniserte mekanismer regulerer dataforsyning og datakvalitet, og reduserer belønningsspill/overfitting.