Lançamento de Pesquisa: 📘De Computação a Inteligência: Um Mapa de Investimento de IA Descentralizada Orientada por RL 🧠 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—implementações em massa, produção de sinal de recompensa e treinamento verificável—mapeiam-se naturalmente para redes descentralizadas e primitivos de blockchain para coordenação, incentivos e execução/solução verificável.

🌐 Fim do Jogo O Web3 reescreve a produção de inteligência—desbloqueando computação global de baixo custo e permitindo alinhamento soberano através da governança comunitária—transformando colaboradores de trabalho de rotulagem em acionistas de dados e distribuindo valor de forma mais justa entre formadores, alinhadores e utilizadores.

🧭 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: Externalizar implementações intensivas em computação e leves em comunicação para GPUs globais de longo alcance; manter atualizações de parâmetros pesadas em largura de banda em nós centralizados/núcleo. 🧾 Verificabilidade: Usar ZK ou Prova de Aprendizagem (PoL) para garantir computação honesta em redes abertas. 💰 Incentivos: Mecanismos tokenizados regulam a oferta de computação e a qualidade dos dados, mitigando jogos de recompensa/overfitting.