Học tăng cường gặp Web3: Bắt đầu từ việc tái cấu trúc quan hệ sản xuất AI

在算力与激励的双重驱动下，强化学习正在重塑去中心化AI训练的底层逻辑。当这套「后训练」技术与区块链的经济激励机制相遇，一场关于「智能如何被生产、对齐并分配价值」的范式级变革正在酝酿。

为什么强化学习突然成了AI的新宠？

去年DeepSeek-R1的横空出世，让一个长期被忽视的技术路线重新获得聚光灯——强化学习（RL）。在这之前，业界普遍认为强化学习只是价值对齐的工具，更多用于微调模型的行为。但现在，它正演变为一条系统提升AI推理能力的核心技术路径。

从技术阶段来看，现代LLM的训练分为三个环节，每个环节在AI能力建设中扮演不同角色：

预训练是基础，通过万亿级语料的自监督学习构建模型的「世界观」。这个环节烧钱最凶（成本占比80%-95%），需要数千张H100同步训练，只能在高度中心化的环境运行，是科技巨头的专属游戏。

指令微调（SFT）是中间层，用于注入任务能力。成本相对低廉（占比5%-15%），但仍需梯度同步，去中心化潜力有限。

后训练（Post-training）才是变数。这个阶段包含RLHF、RLAIF、GRPO等强化学习流程，成本仅占5%-10%，却能系统改善推理质量。更关键的是，它天然支持异步分布式执行——节点无需持有完整权重，理论上可以动态加入或离开。这正是Web3想要的。

强化学习的三层协作结构

要理解强化学习为什么适合去中心化，得先搞清它的技术肌理。

一个完整的强化学习系统由三类角色组成，这三类角色的协作模式决定了整个系统是否能在开放网络上运行：

执行者（Actor/Rollout Workers） 负责模型推理与数据生成。它们根据当前策略执行任务，生成大量状态-动作-奖励的轨迹。这个过程是高度并行的，节点间通信极少，对硬件差异不敏感。换句话说，一块消费级GPU和一台企业级加速卡能同时工作，不会相互拖累。

评估者（Evaluators） 对生成的轨迹进行打分。它们使用冻结的奖励模型或规则给每条路径评分。如果任务结果可验证（比如数学题有标准答案），评估可以完全自动化。

学习者（Learner/Trainer） 汇聚所有轨迹，执行梯度更新，优化策略参数。这是唯一需要高带宽、高同步要求的环节，通常保持中心化以确保收敛稳定性。

这个三角结构的妙处在于：Rollout生成可以无限并行，评估可以分布式进行，只有参数更新需要一定程度的同步。这是传统预训练无法实现的灵活性。

从RLHF到RLAIF再到GRPO：后训练范式的进化

后训练技术本身也在快速迭代，这些迭代都指向一个方向——更便宜、更易扩展、更适合去中心化：

RLHF是最初的方案，人类标注偏好，训练奖励模型，用PPO优化策略。成本高、速度慢、难以规模化。

RLAIF用AI Judge替代人类标注，将偏好生成自动化。OpenAI、Anthropic、DeepSeek都转向这个方案，因为它既降低了成本，又支持快速迭代。但RLAIF本身也有限制——奖励可能被游戏化。

PRM（过程奖励模型） 不再只评估最终答案，而是为每一步推理打分。这才是DeepSeek-R1和OpenAI o1实现「慢思考」的关键。它本质上是在「教模型如何思考」而不是「教模型什么是对的」。

GRPO是DeepSeek最新的优化器，相比PPO，它无需Critic网络（节省算力），通过组内优势估计提升稳定性。在多步延迟、异步环境中表现更稳定。

这条技术线路的共性是：成本逐代下降，可扩展性逐代提升。

为什么Web3和强化学习天然一对？

表面上看，Web3是区块链+激励经济，强化学习是AI优化算法，两者风马牛不相及。但深层看，二者都是「激励驱动系统」：

• 强化学习依赖奖励信号优化策略
• 区块链依靠经济激励协调参与者

这种同构性使得强化学习的核心需求——大规模异构Rollout采样、奖励分配、结果验证——正好是Web3的结构优势。

第一层匹配：推训解耦

强化学习天然可以拆分为两个阶段：Rollout（生成数据）和Update（更新权重）。Rollout通信稀疏、可完全并行，理想的承载方式就是全球分布的消费级GPU网络；Update需要高带宽中心化节点。这种「异步执行、轻量同步」的架构，恰好是去中心化网络的标准配置。

第二层匹配：可验证性

在开放网络中，诚实性无法假设，必须通过密码学或逻辑验证来保证。幸运的是，强化学习中的许多任务结果是可验证的：代码能否编译、数学题答案是否正确、棋局谁赢了。这使得「Proof-of-Learning」成为可能——验证节点是否真实执行了推理，而非简单地篡改结果。

第三层匹配：激励的可编程性

Web3的代币机制可以直接奖励偏好反馈生成者、Rollout贡献者和验证者。质押与削减（Staking/Slashing）机制进一步约束参与者诚实性。这比传统众包模式透明得多、成本低得多。

去中心化强化学习的六个代表项目

当前生态中，多个团队正在这个交叉点上进行实验。它们的切入角度各异，但底层逻辑惊人一致。

Prime Intellect：异步分布式的技术证明

Prime Intellect的目标是构建全球开放算力市场，其核心是prime-rl框架——一个为大规模异步去中心化环境专门设计的强化学习引擎。

传统PPO要求所有节点同步等待，任何一台慢节点都会拖累整体。prime-rl完全打破这个限制：执行者（Actor）和学习者（Learner）完全解耦，执行者随时可加入或离开，无需等待整批完成。

技术细节上，prime-rl集成了vLLM的高吞吐推理引擎、FSDP2参数分片与MoE稀疏激活。这使得百亿级模型可以在异构GPU集群上有效训练。

Prime Intellect的INTELLECT系列模型验证了这套技术栈的可行性：INTELLECT-1（10B）在跨三大洲的异构网络中实现98%的算力利用率，通信成本低于2%；INTELLECT-2（32B）首次验证了Permissionless RL的可行性；INTELLECT-3（106B MoE）在消费级GPU集群上训练出了旗舰级模型（AIME准确率90.8%、GPQA 74.4%）。

这三个迭代证明了一点：去中心化强化学习从概念走向现实。

Gensyn：RL Swarm与SAPO框架

Gensyn的理念更激进——不只是分散算力，而是分散整个协作学习的流程。

其核心创新是RL Swarm和SAPO（Swarm Sampling Policy Optimization）。RL Swarm将强化学习重塑为一个P2P的「生成-评估-更新」循环：

• Solvers生成推理轨迹
• Proposers动态生成任务
• Evaluators打分

三者不需中心化协调，直接构成自洽的学习系统。SAPO则是为了适配这种完全异步环境而设计的优化算法，它不共享梯度，只共享轨迹样本，通信开销极低。

Gensyn的哲学是：强化学习的真正可扩展点不在参数更新，而在于大规模、多样化的Rollout探索。既然如此，为什么不把这部分彻底分散出去？

Nous Research：可验证奖励的闭环系统

Nous Research构建了一套更完整的生态体系，核心组件包括Hermes模型、Atropos验证环境、DisTrO分布式训练优化和Psyche去中心化GPU网络。

其中Atropos最有创新意义。它不仅是一个强化学习环境，更是一个「可验证奖励层」。对于数学、代码等结果可验证的任务，Atropos直接验证输出正确性，生成确定性奖励。对于结果不确定的任务，它提供标准化的RL环境接口。

更重要的是，在去中心化训练网络Psyche中，Atropos充当「裁判」，用于验证矿工是否真实提升了策略。这直接解决了分布式RL中最大的信任问题。

Nous的体系中，强化学习不是孤立的训练阶段，而是连接数据、环境、模型与基础设施的核心协议。Hermes正在演化为一个「能在开源算力网络上持续自我改进的活体系统」。

Gradient Network：Echo框架与双群架构

Gradient的Echo框架采用了「推理群+训练群」的双群架构，每群独立运行互不阻塞。推理群由消费级GPU与边缘设备组成，专注高吞吐轨迹生成；训练群负责梯度更新与参数同步。

Echo提供两种同步协议：顺序模式确保轨迹新鲜度但可能浪费算力，异步模式最大化设备利用率但容忍更多延迟。这种灵活性使得Echo能适应各种网络条件。

Gradient的整个技术栈将分布式推理（Parallax）、RL训练（Echo）、P2P网络（Lattica）、验证（VeriLLM）等组件有机整合。这可能是目前最完整的「开放智能协议栈」。

Bittensor生态中的Grail子网

Bittensor通过其独特的Yuma共识机制，构建了一个巨大的、稀疏的、非平稳的奖励函数网络。Covenant AI在这个生态中构建了从预训练到RL后训练的完整流水线。

其中Grail子网是面向RL后训练的「可验证推理层」。它的创新在于用密码学方式证明每条强化学习Rollout的真实性：

1. 通过drand随机信标生成不可预测的挑战任务（SAT、GSM8K等），杜绝预计算作弊
2. 通过PRF索引采样与sketch commitments，验证者以极低成本抽检推理过程
3. 将推理与模型权重指纹绑定，确保替换模型会被立即识别

公开实验显示，Grail框架将Qwen2.5-1.5B在MATH上的准确率从12.7%提升至47.6%，既防止了作弊，也显著强化了模型能力。

Fraction AI：竞争驱动的强化学习

如果说前面几个项目关注的是「如何分散训练」，Fraction AI关注的则是「如何通过竞争驱动学习」。

Fraction AI将RLHF中的静态奖励替换为动态竞争环境。代理在不同任务空间（Spaces）中互相对抗，相对排名与AI法官评分共同构成实时奖励。这使得对齐过程演变为一个持续的多智能体博弈系统。

系统架构上，Fraction拆解为四个模块：轻量化的Agents（基于QLoRA微调）、隔离的任务域Spaces、去中心化的AI Judges和Proof-of-Learning验证层。

Fraction的本质是「人机协同的进化引擎」：用户通过提示工程引导方向，代理在微观竞争中自动生成海量高质量偏好数据对。这种模式下，数据标注不再是劳动力成本，而是通过去信任化微调实现的商业闭环。

六大项目的技术对标

强化学习×Web3的三大结构优势

尽管项目切入角度不同，但当强化学习与Web3结合时，底层架构逻辑收敛为一个高度一致的范式：解耦-验证-激励。

第一：推训物理分离成为默认设置

通信稀疏、高度并行的Rollout外包给全球消费级GPU网络，高带宽的参数更新集中在少量训练节点。从Prime Intellect的异步Actor-Learner到Gradient Echo的双群架构，再到Gensyn的完全分散Swarm，这个模式成为了标准。

第二：验证成为基础设施

在无需许可的网络中，计算真实性必须通过数学与机制设计强制保障。Gensyn的PoL、Prime Intellect的TopLoc、Nous的Atropos、Grail的密码学挑战，都在用不同的技术手段解决同一个问题：怎样让陌生的节点之间相互信任。这些验证层最终会演变为通用的「可信计算基础设施」。

第三：代币化激励成为天然选择

算力供给、数据生成、验证排序、奖励分配形成一个完整的闭环。通过代币奖励参与，通过Slash惩罚作弊，网络在开放环境中依然保持稳定。相比传统众包的「人工审核-固定报酬」，这套机制的效率与可扩展性高几个数量级。

面临的三大挑战

美好的愿景后面是严峻的现实。强化学习×Web3这条路还要跨越三座大山：

第一：带宽墙

尽管有DisTrO等梯度压缩创新，物理延迟仍然限制了超大参数模型（70B+）的全量训练。目前Web3 AI更多局限于微调和推理阶段，还无法对标中心化云厂商的全流程训练能力。

第二：奖励函数的对抗性脆弱性

这是古德哈特定律的数字化体现。在高度激励的网络中，矿工会极尽所能「过拟合」奖励规则。表面上模型在改进，实际可能只是在刷评分。设计鲁棒、难以被游戏化的奖励函数，是一个永恒的博弈。

第三：拜占庭式节点的投毒攻击

一个恶意节点可以通过对训练信号的主动操纵破坏全网的模型收敛。这不是简单靠更好的奖励函数就能解决的。需要从机制层面构建对抗性鲁棒性。

三条可能的演进路径

尽管挑战重重，但强化学习×Web3的演进方向正在变得清晰。未来可能沿着三条互补路线推进：

路径一：去中心化推训网络的分层演化

从单纯的算力矿机，演化为按任务聚类的强化学习子网。短期内聚焦可验证推理市场（代码、数学），中期扩展到多步推理与策略优化，长期可能形成一个包含推、训、对齐全流程的开放基础设施。Prime Intellect和Gensyn都在朝这个方向走。

路径二：偏好与奖励的资产化

从低价值的「标注劳工」升级为「数据股权」。实现高质量反馈与Reward Model的资产化与治理，使其成为链上可分配、可交易的权益。Fraction AI的竞争框架某种程度上已经在朝这个方向走——用户不再是单次交易的被动标注者，而是持续博弈中的主动参与者。

路径三：垂直领域的「小而美」AI代理

在结果可验证、收益可量化的垂直场景中孕育小而强的专用RL Agents。比如DeFi策略执行、代码审计、数学证明等。在这些领域，策略改进与价值捕获直接绑定，有望跑赢通用的闭源大模型。

最终的想象空间

强化学习×Web3的真正机会，不在于复制一个去中心化版的OpenAI或DeepSeek，而在于根本性地重写「智能是如何被生产、对齐并分配价值」的生产关系。

在中心化模式下，AI能力是科技巨头的专属品，对齐是一个黑盒过程，价值由平台独占。但在Web3范式下，训练执行成为了开放的算力市场，奖励与偏好成为了链上可治理的资产，智能产生的收益不再集中于平台，而在贡献者、验证者与使用者间重新分配。

这不仅是技术问题，更是一场关于「谁决定AI的价值观」、「谁从AI进步中获益」的权力重构。当这场变革完成时，我们可能会回头惊觉：原来强化学习与Web3的结合，不仅改变了AI的生产方式，也改变了AI革命本身的社会性质。