Wydanie badań: 📘Od obliczeń do inteligencji: Mapa inwestycyjna AI napędzanego przez RL w zdecentralizowanej formie 🧠 Paradygmat szkolenia Wstępne szkolenie buduje podstawy; szkolenie po jest staje się głównym polem bitwy. Uczenie przez wzmocnienie (RL) staje się silnikiem lepszego rozumowania i podejmowania decyzji, przy czym szkolenie po zazwyczaj kosztuje ~5–10% całkowitych obliczeń. Jego potrzeby—masowe wdrożenia, produkcja sygnałów nagród i weryfikowalne szkolenie—naturalnie pasują do zdecentralizowanych sieci i prymitywów blockchain do koordynacji, zachęt oraz weryfikowalnej egzekucji/rozliczenia.

🌐 Finał Web3 przekształca produkcję inteligencji—odblokowując niskokosztowe globalne obliczenia i umożliwiając suwerenne dostosowanie poprzez zarządzanie społecznością—przemieniając współpracowników z pracowników etykietujących w udziałowców danych, a wartość rozdzielając sprawiedliwiej pomiędzy trenerów, dostosowujących i użytkowników.

🧭 Mapa Rynku Ten raport porównuje RL × Web3 w trzech obszarach: algorytmy (@NousResearch/DisTrO), systemy (@PrimeIntellect, @gensynai, @Gradient_HQ) oraz projektowanie mechanizmów (@grail_ai/Bittensor, @FractionAI_xyz).

⚙️ Logika rdzenia: „Oddziel – Weryfikuj – Nagradzaj” 🔌 Oddzielanie: Zleć intensywne obliczenia i lekkie komunikacje globalnym GPU z długiego ogona; trzymaj aktualizacje parametrów wymagające dużej przepustowości na zcentralizowanych/węzłach rdzeniowych. 🧾 Weryfikowalność: Użyj ZK lub Proof-of-Learning (PoL), aby wymusić uczciwe obliczenia w otwartych sieciach. 💰 Zachęty: Tokenizowane mechanizmy regulują podaż obliczeń i jakość danych, łagodząc manipulacje nagrodami/przeuczenie.