Поглиблене навчання зустрічається з Web3: починаючи з перебудови виробничих відносин у штучному інтелекті

在算力與激勵的雙重驅動下，強化學習正在重塑去中心化AI訓練的底層邏輯。當這套「後訓練」技術與區塊鏈的經濟激勵機制相遇，一場關於「智能如何被生產、對齊並分配價值」的範式級變革正在醞釀。

為什麼強化學習突然成了AI的新寵？

去年DeepSeek-R1的橫空出世，讓一個長期被忽視的技術路線重新獲得聚光燈——強化學習（RL）。在這之前，業界普遍認為強化學習只是價值對齊的工具，更多用於微調模型的行為。但現在，它正演變為一條系統提升AI推理能力的核心技術路徑。

從技術階段來看，現代LLM的訓練分為三個環節，每個環節在AI能力建設中扮演不同角色：

預訓練是基礎，通過萬億級語料的自監督學習構建模型的「世界觀」。這個環節燒錢最凶（成本占比80%-95%），需要數千張H100同步訓練，只能在高度中心化的環境運行，是科技巨頭的專屬遊戲。

指令微調（SFT）是中間層，用於注入任務能力。成本相對低廉（占比5%-15%），但仍需梯度同步，去中心化潛力有限。

後訓練（Post-training）才是變數。這個階段包含RLHF、RLAIF、GRPO等強化學習流程，成本僅占5%-10%，卻能系統改善推理質量。更關鍵的是，它天然支持異步分散式執行——節點無需持有完整權重，理論上可以動態加入或離開。這正是Web3想要的。

強化學習的三層協作結構

要理解為何強化學習適合去中心化，得先搞清它的技術肌理。

一個完整的強化學習系統由三類角色組成，這三類角色的協作模式決定了整個系統是否能在開放網絡上運行：

執行者（Actor/Rollout Workers） 負責模型推理與數據生成。它們根據當前策略執行任務，生成大量狀態-動作-獎勵的軌跡。這個過程是高度並行的，節點間通信極少，對硬件差異不敏感。換句話說，一塊消費級GPU和一台企業級加速卡能同時工作，不會相互拖累。

評估者（Evaluators） 對生成的軌跡進行打分。它們使用凍結的獎勵模型或規則給每條路徑評分。如果任務結果可驗證（比如數學題有標準答案），評估可以完全自動化。

學習者（Learner/Trainer） 匯聚所有軌跡，執行梯度更新，優化策略參數。這是唯一需要高帶寬、高同步要求的環節，通常保持中心化以確保收斂穩定性。

這個三角結構的妙處在於：Rollout生成可以無限並行，評估可以分散式進行，只有參數更新需要一定程度的同步。這是傳統預訓練無法實現的靈活性。

從RLHF到RLAIF再到GRPO：後訓練範式的進化

後訓練技術本身也在快速迭代，這些迭代都指向一個方向——更便宜、更易擴展、更適合去中心化：

RLHF是最初的方案，人類標註偏好，訓練獎勵模型，用PPO優化策略。成本高、速度慢、難以規模化。

RLAIF用AI Judge替代人類標註，將偏好生成自動化。OpenAI、Anthropic、DeepSeek都轉向這個方案，因為它既降低了成本，又支持快速迭代。但RLAIF本身也有限制——獎勵可能被遊戲化。

PRM（過程獎勵模型） 不再只評估最終答案，而是為每一步推理打分。這才是DeepSeek-R1和OpenAI o1實現「慢思考」的關鍵。它本質上是在「教模型如何思考」而不是「教模型什麼是對的」。

GRPO是DeepSeek最新的優化器，相比PPO，它無需Critic網絡（節省算力），通過組內優勢估計提升穩定性。在多步延遲、異步環境中表現更穩定。

這條技術路線的共性是：成本逐代下降，可擴展性逐代提升。

為什麼Web3和強化學習天然一對？

表面上看，Web3是區塊鏈+激勵經濟，強化學習是AI優化算法，兩者風馬牛不相及。但深層看，二者都是「激勵驅動系統」：

• 強化學習依賴獎勵信號優化策略
• 區塊鏈依靠經濟激勵協調參與者

這種同構性使得強化學習的核心需求——大規模異構Rollout採樣、獎勵分配、結果驗證——正好是Web3的結構優勢。

第一層匹配：推訓解耦

強化學習天然可以拆分為兩個階段：Rollout（生成數據）和Update（更新權重）。Rollout通信稀疏、可完全並行，理想的承載方式就是全球分布的消費級GPU網絡；Update需要高帶寬中心化節點。這種「異步執行、輕量同步」的架構，恰好是去中心化網絡的標準配置。

第二層匹配：可驗證性

在開放網絡中，誠實性無法假設，必須通過密碼學或邏輯驗證來保證。幸運的是，強化學習中的許多任務結果是可驗證的：程式碼能否編譯、數學題答案是否正確、棋局誰贏了。這使得「Proof-of-Learning」成為可能——驗證節點是否真實執行了推理，而非簡單篡改結果。

第三層匹配：激勵的可程式化

Web3的代幣機制可以直接獎勵偏好反饋生成者、Rollout貢獻者和驗證者。質押與削減（Staking/Slashing）機制進一步約束參與者誠實性。這比傳統眾包模式透明得多、成本低得多。

去中心化強化學習的六個代表項目

當前生態中，多個團隊正在這個交叉點上進行實驗。它們的切入角度各異，但底層邏輯驚人一致。

Prime Intellect：異步分散式的技術證明

Prime Intellect的目標是構建全球開放算力市場，其核心是prime-rl框架——一個為大規模異步去中心化環境專門設計的強化學習引擎。

傳統PPO要求所有節點同步等待，任何一台慢節點都會拖累整體。prime-rl完全打破這個限制：執行者（Actor）和學習者（Learner）完全解耦，執行者隨時可加入或離開，無需等待整批完成。

技術細節上，prime-rl集成了vLLM的高吞吐推理引擎、FSDP2參數分片與MoE稀疏激活。這使得百億級模型可以在異構GPU集群上有效訓練。

Prime Intellect的INTELLECT系列模型驗證了這套技術栈的可行性：INTELLECT-1（10B）在跨三大洲的異構網絡中實現98%的算力利用率，通信成本低於2%；INTELLECT-2（32B）首次驗證了Permissionless RL的可行性；INTELLECT-3（106B MoE）在消費級GPU集群上訓練出了旗艦級模型（AIME準確率90.8%、GPQA 74.4%）。

這三個迭代證明了一點：去中心化強化學習從概念走向現實。

Gensyn：RL Swarm與SAPO框架

Gensyn的理念更激進——不只是分散算力，而是分散整個協作學習的流程。

其核心創新是RL Swarm和SAPO（Swarm Sampling Policy Optimization）。RL Swarm將強化學習重塑為一個P2P的「生成-評估-更新」循環：

• Solvers生成推理軌跡
• Proposers動態生成任務
• Evaluators打分

三者不需中心化協調，直接構成自洽的學習系統。SAPO則是為了適配這種完全異步環境而設計的優化算法，它不共享梯度，只共享軌跡樣本，通信開銷極低。

Gensyn的哲學是：強化學習的真正可擴展點不在參數更新，而在於大規模、多樣化的Rollout探索。既然如此，為什麼不把這部分徹底分散出去？

Nous Research：可驗證獎勵的閉環系統

Nous Research構建了一套更完整的生態體系，核心組件包括Hermes模型、Atropos驗證環境、DisTrO分散式訓練優化和Psyche去中心化GPU網絡。

其中Atropos最有創新意義。它不僅是一個強化學習環境，更是一個「可驗證獎勵層」。對於數學、程式碼等結果可驗證的任務，Atropos直接驗證輸出正確性，生成確定性獎勵。對於結果不確定的任務，它提供標準化的RL環境接口。

更重要的是，在去中心化訓練網絡Psyche中，Atropos充當「裁判」，用於驗證礦工是否真實提升了策略。這直接解決了分散式RL中最大的信任問題。

Nous的體系中，強化學習不是孤立的訓練階段，而是連接數據、環境、模型與基礎設施的核心協議。Hermes正在演化為一個「能在開源算力網絡上持續自我改進的活體系統」。

Gradient Network：Echo框架與雙群架構

Gradient的Echo框架採用了「推理群+訓練群」的雙群架構，每群獨立運行互不阻塞。推理群由消費級GPU與邊緣設備組成，專注高吞吐軌跡生成；訓練群負責梯度更新與參數同步。

Echo提供兩種同步協議：順序模式確保軌跡新鮮度但可能浪費算力，異步模式最大化設備利用率但容忍更多延遲。這種靈活性使得Echo能適應各種網絡條件。

Gradient的整個技術棧將分散式推理（Parallax）、RL訓練（Echo）、P2P網絡（Lattica）、驗證（VeriLLM）等組件有機整合。這可能是目前最完整的「開放智能協議棧」。

Bittensor生態中的Grail子網

Bittensor通過其獨特的Yuma共識機制，構建了一個巨大的、稀疏的、非平穩的獎勵函數網絡。Covenant AI在這個生態中構建了從預訓練到RL後訓練的完整流水線。

其中Grail子網是面向RL後訓練的「可驗證推理層」。它的創新在於用密碼學方式證明每條強化學習Rollout的真實性：

1. 通過drand隨機信標生成不可預測的挑戰任務（SAT、GSM8K等），杜絕預計算作弊
2. 通過PRF索引採樣與sketch commitments，驗證者以極低成本抽檢推理過程
3. 將推理與模型權重指紋綁定，確保替換模型會被立即識別

公開實驗顯示，Grail框架將Qwen2.5-1.5B在MATH上的準確率從12.7%提升至47.6%，既防止了作弊，也顯著強化了模型能力。

Fraction AI：競爭驅動的強化學習

如果說前面幾個項目關注的是「如何分散訓練」，Fraction AI關注的則是「如何通過競爭驅動學習」。

Fraction AI將RLHF中的靜態獎勵替換為動態競爭環境。代理在不同任務空間（Spaces）中互相對抗，相對排名與AI法官評分共同構成實時獎勵。這使得對齊過程演變為一個持續的多智能體博弈系統。

系統架構上，Fraction拆解為四個模塊：輕量化的Agents（基於QLoRA微調）、隔離的任務域Spaces、去中心化的AI Judges和Proof-of-Learning驗證層。

Fraction的本質是「人機協同的進化引擎」：用戶通過提示工程引導方向，代理在微觀競爭中自動生成海量高質量偏好數據對。這種模式下，數據標註不再是勞動力成本，而是通過去信任化微調實現的商業閉環。

六大項目的技術對標

強化學習×Web3的三大結構優勢

儘管項目切入角度不同，但當強化學習與Web3結合時，底層架構邏輯收斂為一個高度一致的範式：解耦-驗證-激勵。

第一：推訓物理分離成為預設

通信稀疏、高度並行的Rollout外包給全球消費級GPU網絡，高帶寬的參數更新集中在少量訓練節點。從Prime Intellect的異步Actor-Learner到Gradient Echo的雙群架構，再到Gensyn的完全分散Swarm，這個模式成為了標準。

第二：驗證成為基礎設施

在無許可的網絡中，計算真實性必須通過數學與機制設計強制保障。Gensyn的PoL、Prime Intellect的TopLoc、Nous的Atropos、Grail的密碼學挑戰，都在用不同的技術手段解決同一個問題：怎樣讓陌生的節點之間相互信任。這些驗證層最終會演變為通用的「可信計算基礎設施」。

第三：代幣化激勵成為天然選擇

算力供給、數據生成、驗證排序、獎勵分配形成一個完整的閉環。通過代幣獎勵參與，通過Slash懲罰作弊，網絡在開放環境中依然保持穩定。相比傳統眾包的「人工審核-固定報酬」，這套機制的效率與可擴展性高幾個數量級。

面臨的三大挑戰

美好的願景背後是嚴峻的現實。強化學習×Web3這條路還要跨越三座大山：

第一：帶寬牆

儘管有DisTrO等梯度壓縮創新，物理延遲仍然限制了超大參數模型（70B+）的全量訓練。目前Web3 AI更多局限於微調和推理階段，尚無法對標中心化雲廠商的全流程訓練能力。

第二：獎勵函數的對抗性脆弱性

這是古德哈特定律的數字化體現。在高度激勵的網絡中，礦工會竭盡所能「過擬合」獎勵規則。表面上模型在改進，實際可能只是在刷評分。設計魯棒、難以被遊戲化的獎勵函數，是一個永恆的博弈。

第三：拜占庭式節點的投毒攻擊

一個惡意節點可以通過對訓練信號的主動操縱破壞全網的模型收斂。這不是簡單靠更好的獎勵函數就能解決的。需要從機制層面構建對抗性魯棒性。

三條可能的演進路徑

儘管挑戰重重，但強化學習×Web3的演進方向正在變得清晰。未來可能沿著三條互補路線推進：

路徑一：去中心化推訓網絡的分層演化

從單純的算力礦機，演化為按任務聚類的強化學習子網。短期內聚焦可驗證推理市場（程式碼、數學），中期擴展到多步推理與策略優化，長期可能形成一個包含推、訓、對齊全流程的開放基礎設施。Prime Intellect和Gensyn都在朝這個方向走。

路徑二：偏好與獎勵的資產化

從低價值的「標註勞工」升級為「數據股權」。實現高質量反饋與Reward Model的資產化與治理，使其成為鏈上可分配、可交易的權益。Fraction AI的競爭框架某種程度上已在朝這個方向——用戶不再是單次交易的被動標註者，而是持續博弈中的主動參與者。

路徑三：垂直領域的「小而美」AI代理

在結果可驗證、收益可量化的垂直場景中孕育小而強的專用RL Agents。比如DeFi策略執行、程式碼審計、數學證明等。在這些領域，策略改進與價值捕獲直接綁定，有望跑贏通用的閉源大模型。

最終的想像空間

強化學習×Web3的真正機會，不在於複製一個去中心化版的OpenAI或DeepSeek，而在於根本性地重寫「智能是如何被生產、對齊並分配價值」的生產關係。

在中心化模式下，AI能力是科技巨頭的專屬品，對齊是一個黑盒過程，價值由平台獨占。但在Web3範式下，訓練執行成為了開放的算力市場，獎勵與偏好成為了鏈上可治理的資產，智能產生的收益不再集中於平台，而在貢獻者、驗證者與使用者間重新分配。

這不僅是技術問題，更是一場關於「誰決定AI的價值觀」、「誰從AI進步中獲益」的權力重構。當這場變革完成時，我們可能會回頭驚覺：原來強化學習與Web3的結合，不僅改變了AI的生產方式，也改變了AI革命本身的社會性質。