Исследование Выпуск: 📘От Вычислений к Интеллекту: Инвестиционная Карта RL-Управляемого Децентрализованного ИИ 🧠 Парадигма Обучения Предварительное обучение создает основу; постобучение становится основным полем битвы. Обучение с подкреплением (RL) становится движущей силой для лучшего рассуждения и принятия решений, при этом постобучение обычно стоит ~5–10% от общего объема вычислений. Его потребности — массовые развертывания, производство сигналов вознаграждения и проверяемое обучение — естественно соответствуют децентрализованным сетям и блокчейн-примитивам для координации, стимулов и проверяемого выполнения/урегулирования.

🌐 Конечная игра Web3 переписывает производство интеллекта — открывая доступ к вычислениям по низкой стоимости на глобальном уровне и позволяя суверенному согласованию через управление сообществом — превращая участников из трудозатрат по маркировке в акционеров данных и более справедливо распределяя ценность между тренерами, согласователями и пользователями.

🧭 Карта рынка Этот отчет оценивает RL × Web3 по трем направлениям: алгоритмы (@NousResearch/DisTrO), системы (@PrimeIntellect, @gensynai, @Gradient_HQ) и проектирование механизмов (@grail_ai/Bittensor, @FractionAI_xyz).

⚙️ Основная логика: "Разделить–Проверить–Стимулировать" 🔌 Разделение: Передача вычислительно интенсивных, с низкой коммуникацией развертываний глобальным долгосрочным GPU; сохранение обновлений параметров с высоким потреблением полосы на централизованных/основных узлах. 🧾 Проверяемость: Используйте ZK или Proof-of-Learning (PoL) для обеспечения честных вычислений в открытых сетях. 💰 Стимулы: Токенизированные механизмы регулируют предложение вычислений и качество данных, смягчая игровые награды/переобучение.