Chainfeeds 导读：
IOSG Ventures 的研报系统拆解了 AI 训练范式与强化学习技术原理，并论证了强化学习 × Web3 的结构优势，还对 Prime Intellect、Gensyn、Nous Research、Gradient、Grail 和 Fraction AI 等项目进行了分析。
文章来源：
https://mp.weixin.qq.com/s/NKfN1uzojrOUy-9KtSTFPA
文章作者：
IOSG Ventures
观点：
IOSG Ventures：强化学习（RL）与 Web3 的高度契合，源于二者本质上都是「激励驱动系统」。RL 依赖奖励信号优化策略，区块链依靠经济激励协调参与者行为，使两者在机制层面天然一致。RL 的核心需求，大规模异构 Rollout、奖励分配与真实性验证 —— 正是 Web3 的结构优势所在。强化学习的训练过程可明确拆分为两个阶段：1）Rollout (探索采样)：模型基于当前策略生成大量数据，计算密集型但通信稀疏型的任务。它不需要节点间频繁通信，适合在全球分布的消费级 GPU 上并行生成。2）Update (参数更新)：基于收集到的数据更新模型权重，需高带宽中心化节点完成。「推理 — 训练解耦」天然契合去中心化的异构算力结构：Rollout 可外包给开放网络，通过代币机制按贡献结算，而模型更新保持集中化以确保稳定性。基于对上述前沿项目的解构分析，我们观察到：尽管各团队的切入点（算法、工程或市场）各异，但当强化学习（RL）与 Web3 结合时，其底层架构逻辑皆收敛为一个高度一致的「解耦 - 验证 - 激励」范式。这不仅是技术上的巧合，更是去中心化网络适配强化学习独特属性的必然结果。推训物理分离 (Decoupling of Rollouts & Learning) —— 默认计算拓扑通信稀疏、可并行的 Rollout 外包给全球消费级 GPU，高带宽的参数更新集中于少量训练节点，从 Prime Intellect 的异步 Actor–Learner 到 Gradient Echo 的双群架构皆如此。在强化学习与 Web3 结合的范式下，系统级优势首先体现在成本结构与治理结构的重写。1）成本重塑：RL 后训练（Post-training）对采样（Rollout）的需求是无限的，Web3 能以极低成本调动全球长尾算力，这是中心化云厂商难以比拟的成本优势。2）主权对齐 (Sovereign Alignment)：打破大厂对 AI 价值观（Alignment）的垄断，社区可以通过 Token 投票决定模型 “什么是好的回答”，实现 AI 治理的民主化。与此同时，这一体系也面临两大结构性约束。1）带宽墙 (Bandwidth Wall)：尽管有 DisTrO 等创新，物理延迟仍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。2）古德哈特定律 (Reward Hacking)：在高度激励的网络中，矿工极易过拟合奖励规则（刷分）而非提升真实智能。设计防作弊的鲁棒奖励函数是永恒的博弈。恶意拜占庭式节点攻击 (BYZANTINE worker)：通过对训练信号的主动操纵与投毒破坏模型收敛。核心不在于持续设计防作弊的奖励函数，而在于构建具备对抗性鲁棒性的机制。
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