Onderzoeksrelease: 📘Van Compute naar Intelligentie: Een Investeringskaart van RL-gedreven Gedecentraliseerde AI 🧠 Trainingsparadigma Pre-training bouwt de basis; post-training wordt het belangrijkste strijdtoneel. Versterkend Leren (RL) komt op als de motor voor betere redenering en beslissingen, waarbij post-training doorgaans ~5–10% van de totale rekencapaciteit kost. De behoeften ervan—massale uitrol, beloningssignaalproductie en verifieerbare training—passen natuurlijk bij gedecentraliseerde netwerken en blockchain-primitieven voor coördinatie, prikkels en verifieerbare uitvoering/afwikkeling.

🌐 Eindspel Web3 herschrijft de productie van intelligentie—het ontgrendelen van goedkope wereldwijde uitrolcomputing en het mogelijk maken van soevereine afstemming via gemeenschapsbestuur—waardoor bijdragers van labelarbeid veranderen in data-eigendomsbelanghebbenden, en waarde eerlijker wordt verdeeld over trainers, afstemmers en gebruikers.

🧭 Marktkaart Dit rapport vergelijkt RL × Web3 over drie sporen: algoritmes (@NousResearch/DisTrO), systemen (@PrimeIntellect, @gensynai, @Gradient_HQ), en mechanismeontwerp (@grail_ai/Bittensor, @FractionAI_xyz).

⚙️ Kernlogica: “Ontkoppelen–Verifiëren–Incentiveren” 🔌 Ontkoppelen: Outsource compute-intensieve, communicatie-lichte uitrol naar wereldwijde long-tail GPU's; houd bandbreedte-zware parameterupdates op gecentraliseerde/kernnodes. 🧾 Verifieerbaarheid: Gebruik ZK of Proof-of-Learning (PoL) om eerlijke berekeningen in open netwerken af te dwingen. 💰 Incentives: Tokenized mechanismen reguleren de compute-aanvoer en datakwaliteit, waardoor beloningsgaming/overfitting wordt verminderd.