Comunicado de pesquisa: 📘Da Computação à Inteligência: Um Mapa de Investimentos de IA Descentralizada Orientada por Vida Real 🧠 Paradigma de Treinamento O pré-treinamento constrói a base; O pós-treinamento está se tornando o principal campo de batalha. O Aprendizado por Reforço (RL) está emergindo como o motor para melhor raciocínio e decisões, com o pós-treinamento custando tipicamente ~5–10% do total de computação. Suas necessidades — lançamentos em massa, produção de sinais de recompensa e treinamento verificável — se alinham naturalmente com redes descentralizadas e primitivas de blockchain para coordenação, incentivos e execução/liquidação verificável.

🌐 Final O Web3 reescreve a produção de inteligência — desbloqueando computação global de implementação de baixo custo e possibilitando alinhamento soberano via governança comunitária — transformando os colaboradores de rotular mão de obra em stakeholders de equidade de dados, e distribuindo valor de forma mais justa entre treinadores, alinhadores e usuários.

🧭 Mapa do Mercado Este relatório compara RL × Web3 em três áreas: algoritmos (@NousResearch/DisTrO), sistemas (@PrimeIntellect, @gensynai, @Gradient_HQ) e design de mecanismos (@grail_ai/Bittensor, @FractionAI_xyz).

⚙️ Lógica Central: "Desacoplar–Verificar–Incentivar" 🔌 Desacoplamento: Terceirizar implementações intensivas em computação e com pouca comunicação para GPUs globais de cauda longa; Mantenha atualizações de parâmetros com muita largura de banda nos nós centralizados/núcleo. 🧾 Verificabilidade: Use ZK ou Proof-of-Learning (PoL) para impor computação honesta em redes abertas. 💰 Incentivos: Mecanismos tokenizados regulam o fornecimento de computação e a qualidade dos dados, mitigando o jogo de recompensas/overfitting.