基建 // Intelligence Infra2025.1218 min

强化学习：去中心化 AI 的范式转变

Reinforcement Learning: The Paradigm Shift of Decentralized AI

摘要

后训练与强化学习正成为能力扩展的核心，其可验证性与协同需求，天然契合去中心化算力与加密激励。

为何重要

DeepSeek-R1 表明强化学习不再只是对齐工具，而是持续增强智能的路径——而这正是 Web3 擅长协调的领域。

核心观点

预训练、SFT 与 RL 在"可去中心化程度"上差异显著。

可验证性与激励机制让 RL 天然契合加密协调。

分析涵盖 Prime Intellect、Gensyn、Nous、Gradient、Grail 与 Fraction AI。

中英文版本

本报告的中文与英文版本。

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