Comunicat de cercetare: 📘De la calcul la inteligență: O hartă de investiții a inteligenței artificiale descentralizate conduse de RL 🧠 Paradigma de antrenament Pre-antrenamentul construiește baza; post-antrenamentul devine principalul câmp de luptă. Învățarea prin Întărire (RL) devine motorul pentru raționament și decizii mai bune, iar post-antrenamentul costă de obicei ~5–10% din totalul calculului. Nevoile sale — lansări în masă, producția de semnale de recompensă și instruirea verificabilă — se potrivesc natural cu rețele descentralizate și primitive blockchain pentru coordonare, stimulente și execuție/decontare verificabilă.

🌐 Finalul jocului Web3 rescrie producția de inteligență — deblocând calcule globale de implementare cu costuri reduse și facilitând alinierea suverană prin guvernanța comunității — transformând contributorii din etichetarea muncii în părți interesate în domeniul echității datelor și distribuind valoarea mai echitabil între traineri, aliniatori și utilizatori.

🧭 Harta pieței Acest raport evaluează RL × Web3 pe trei direcții: algoritmi (@NousResearch/DisTrO), sisteme (@PrimeIntellect, @gensynai, @Gradient_HQ) și proiectarea mecanismelor (@grail_ai/Bittensor, @FractionAI_xyz).

⚙️ Logică de bază: "Decuplează–Verifică–Stimulează" 🔌 Decuplarea: externalizarea implementărilor intensive în calcul și ușoare în comunicații către GPU-uri globale cu coadă lungă; Păstrează actualizările parametrilor cu multă lățime de bandă pe nodurile centralizate/de bază. 🧾 Verificabilitate: Folosiți ZK sau Proof-of-Learning (PoL) pentru a impune un calcul onest în rețele deschise. 💰 Stimulente: Mecanismele tokenizate reglementează furnizarea de calcul și calitatea datelor, reducând recompensa jocurilor/overfitting-ul.