Chainfeeds 導讀：
IOSG Ventures 的研報系統拆解了 AI 訓練範式與強化學習技術原理，並論證了強化學習 × Web3 的結構優勢，還對 Prime Intellect、Gensyn、Nous Research、Gradient、Grail 和 Fraction AI 等項目進行了分析。
文章來源：
https://mp.weixin.qq.com/s/NKfN1uzojrOUy-9KtSTFPA
文章作者：
IOSG Ventures
觀點：
IOSG Ventures：強化學習（RL）與 Web3 的高度契合，源於二者本質上都是「激勵驅動系統」。RL 依賴獎勵信號優化策略，區塊鏈依靠經濟激勵協調參與者行為，使兩者在機制層面天然一致。RL 的核心需求，大規模異構 Rollout、獎勵分配與真實性驗證 —— 正是 Web3 的結構優勢所在。強化學習的訓練過程可明確拆分為兩個階段：1）Rollout (探索採樣)：模型基於當前策略生成大量數據，計算密集型但通信稀疏型的任務。它不需要節點間頻繁通信，適合在全球分佈的消費級 GPU 上並行生成。2）Update (參數更新)：基於收集到的數據更新模型權重，需高帶寬中心化節點完成。「推理 — 訓練解耦」天然契合去中心化的異構算力結構：Rollout 可外包給開放網絡，通過代幣機制按貢獻結算，而模型更新保持集中化以確保穩定性。基於對上述前沿項目的解構分析，我們觀察到：儘管各團隊的切入點（算法、工程或市場）各異，但當強化學習（RL）與 Web3 結合時，其底層架構邏輯皆收斂為一個高度一致的「解耦 - 驗證 - 激勵」範式。這不僅是技術上的巧合，更是去中心化網絡適配強化學習獨特屬性的必然結果。推訓物理分離 (Decoupling of Rollouts & Learning) —— 默認計算拓撲通信稀疏、可並行的 Rollout 外包給全球消費級 GPU，高帶寬的參數更新集中於少量訓練節點，從 Prime Intellect 的異步 Actor–Learner 到 Gradient Echo 的雙群架構皆如此。在強化學習與 Web3 結合的範式下，系統級優勢首先體現在成本結構與治理結構的重寫。1）成本重塑：RL 後訓練（Post-training）對採樣（Rollout）的需求是無限的，Web3 能以極低成本調動全球長尾算力，這是中心化雲廠商難以比擬的成本優勢。2）主權對齊 (Sovereign Alignment)：打破大廠對 AI 價值觀（Alignment）的壟斷，社區可以通過 Token 投票決定模型 “什麼是好的回答”，實現 AI 治理的民主化。與此同時，這一體系也面臨兩大結構性約束。1）帶寬牆 (Bandwidth Wall)：儘管有 DisTrO 等創新，物理延遲仍限制了超大參數模型（70B+）的全量訓練，目前 Web3 AI 更多侷限於微調和推理。2）古德哈特定律 (Reward Hacking)：在高度激勵的網絡中，礦工極易過擬合獎勵規則（刷分）而非提升真實智能。設計防作弊的魯棒獎勵函數是永恆的博弈。惡意拜占庭式節點攻擊 (BYZANTINE worker)：通過對訓練信號的主動操縱與投毒破壞模型收斂。核心不在於持續設計防作弊的獎勵函數，而在於構建具備對抗性魯棒性的機制。
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