Зростання децентралізованого RL: безпосередня оптимізація переваг зустрічається з інфраструктурою Web3

Ландшафт штучного інтелекту зазнає глибоких трансформацій. Хоча більшість обговорень зосереджені на масштабуванні параметрів моделей, справжня революція полягає у тому, як ІІ навчається, узгоджує свої цінності та розподіляє переваги цієї інтелектуальної здатності. Об’єднання навчання з підкріпленням та інфраструктури Web3 уособлює більше ніж технічну оптимізацію — це сигнал до фундаментальної перебудови виробничих відносин у сфері ІІ. Пряме оптимізування переваг та інші методи після тренування стають центральними у цій зміні, виходячи за межі традиційних централізованих підходів для створення справді розподілених, перевірюваних та заінцентрованих систем навчання.

У своїй основі ця трансформація виникає з усвідомлення, що ІІ еволюціонує від статистичного співставлення шаблонів до структурованого мислення. З’явлення систем, таких як DeepSeek-R1, продемонструвало, що техніки посттренувального підкріплення з навчанням з підкріпленням можуть систематично покращувати здатність до логічного мислення та складних прийняттів рішень, перестаючи бути лише інструментом узгодження, а стаючи шляхом до справжнього посилення інтелекту. Одночасно, децентралізовані обчислювальні мережі Web3 та криптографічні механізми стимулювання ідеально узгоджуються з технічними вимогами підкріплення з навчанням, створюючи природний конвергентний процес, що кидає виклик централізованій моделі розробки ІІ.

Чому важливо (Посттренувальне оптимізування )включно з прямим оптимізуванням переваг( зараз

Траєкторія тренування сучасних мовних моделей складається з трьох окремих фаз, кожна з яких має різні обчислювальні та архітектурні вимоги. Попереднє тренування, яке створює базову модель світу через масове безучасне навчання, вимагає крайньої централізації — воно потребує синхронізованих кластерів із десятків тисяч GPU і становить 80-95% загальних витрат. Наступне — тонке налаштування під наглядом — додає специфічні для задач можливості за відносно невеликі витрати )5-15%(, але все ще вимагає синхронізації градієнтів, що обмежує потенціал децентралізації.

Посттренування являє собою фронтир, де системи ІІ здобувають здатність до логічного мислення, узгодження цінностей та безпечних меж. Ця фаза включає кілька методологій: традиційне навчання з підкріпленням за відгуками людини )RLHF(, системи з відгуками на основі ІІ )RLAIF(, пряме оптимізування переваг )DPO( та моделі винагороди процесів )PRM(. Серед цих підходів, пряме оптимізування переваг стало елегантним рішенням, що обходить необхідність дорогого тренування моделей винагороди, натомість оптимізуючи вихідні дані моделі безпосередньо щодо пар переваг — низькозатратна альтернатива, яка стала основною у відкритих проектах узгодження. Проте посттренування значно ширше за будь-яку окрему техніку.

Що робить посттренування принципово відмінним від попередніх фаз, — його структура. На відміну від потреби у синхронізованих однорідних GPU-кластерах під час попереднього тренування, посттренування природно розділяється на паралельне генерування даних )звані “ролл-аути”( та концентровані оновлення політик. Ця архітектурна характеристика робить її надзвичайно придатною для децентралізованих мереж. Обчислювальні вузли по всьому світу можуть асинхронно генерувати різноманітні ланцюги логіки та дані переваг, тоді як менша кількість вузлів тренування виконує оновлення ваг. У поєднанні з криптографічною верифікацією та токенізованими механізмами стимулювання ця архітектура створює перший справжній відкритий ринок тренування ІІ.

Аналіз архітектури: розділення, верифікація та стимулювальний дизайн

Технічна синергія між підкріпленням з навчанням та Web3 базується на трьох архітектурних стовпах: розділення, верифікація та токенізовані стимули.

Розділення інференції від тренування відокремлює дорогі оновлення параметрів від паралельного генерування даних. У традиційному RL робочі процеси ролл-аута створюють траєкторії досвіду, тоді як навчальник агрегує ці дані для оновлення політики. Мережі Web3 можуть делегувати генерацію ролл-аутів глобально розподіленим споживацьким GPU та edge-устройствам — “довгому хвосту” обчислювальних ресурсів — тоді як оновлення політик централізовано виконуються на вузлах з високою пропускною здатністю. Це відповідає економічним реаліям сучасного розподілу обладнання: спеціалізовані тренувальні кластери рідкісні та дорогі, тоді як розподілені GPU-мережі — поширені та дешеві.

Механізми верифікації вирішують проблему довіри у мережах без дозволу. Коли будь-хто може додавати обчислення, як мережі гарантують справжню правильність роботи? Технології нуль-знання та “Докази навчання” криптографічно підтверджують, що ланцюги логіки були фактично виконані, що код був правильно запущений, що математичні задачі були чесно розв’язані. Для детермінованих задач, таких як програмування або математика, верифікація стає надзвичайно ефективною — валідатори лише перевіряють вихідні дані для підтвердження роботи. Це перетворює відкриту, недовірливу мережу із вразливості у силу.

Токенізовані стимули завершують архітектуру. Замість залежності від централізованих платформ для збору відгуків, блокчейн-базовані токени безпосередньо винагороджують учасників за надання даних RLHF, RLAIF або обчислювальних ресурсів. Весь ринок зворотного зв’язку — генерація даних переваг, результати верифікації, розподіл винагород — стає прозорим, налаштовуваним та без дозволу. Механізми штрафів ще більше обмежують якість, караючи недобросовісних учасників, створюючи більш ефективні ринки зворотного зв’язку, ніж традиційні.

Разом ці три елементи дозволяють створити систему, яка принципово відрізняється від централізованих підходів: роботу можна верифікувати без довіри до будь-якої сторони, внески автоматично цінуються через прозорі механізми, а учасники винагороджуються відповідно до їхнього впливу. Це не просто децентралізація заради децентралізації — це архітектурна інновація, яку унікально забезпечують пряме оптимізування переваг та інші методи посттренування.

Шість планів на майбутнє: як проекти впроваджують RL понад пряме оптимізування переваг

Хоча пряме оптимізування переваг є одним із важливих підходів після тренування, екосистема розвивається набагато багатшим набором методологій. Шість основних проектів прокладають різні архітектурні рішення для децентралізованого RL, кожен з яких оптимізує під різні обмеження.

Prime Intellect створив найрозвинутішу інфраструктуру для асинхронного розподіленого підкріплення з навчанням. Його framework )prime-rl( повністю розділяє Actor )генерацію ролл-аутів( та Learner )оновлення політик(, дозволяючи різнорідним GPU приєднуватися або виходити в будь-який час. Framework інтегрує технологію vLLM )PagedAttention( для максимальної пропускної здатності, sharding параметрів FSDP2 для ефективного тренування великих моделей, та GRPO )Group Relative Policy Optimization( як механізм оновлення політик. Проект випустив INTELLECT-1 )10B параметрів( у жовтні 2024 року, демонструючи, що децентралізоване тренування на трьох континентах може підтримувати 98% використання GPU з коефіцієнтом комунікацій менше 2% — прорив у практичній децентралізації. INTELLECT-2 )32B, квітень 2025( довів стабільну конвергенцію навіть за багатоступеневих затримок. INTELLECT-3 )106B, листопад 2025( досяг флагманського рівня логічної продуктивності, працюючи на 512×H200 кластерах через розріджене активування, яке залучає лише 12B параметрів одночасно. Ці релізи підтверджують, що системи децентралізованого RL перейшли від теоретичних можливостей до реальності виробництва.

Gensyn підійшов до проблеми інакше через колективний двигун RL Swarm та алгоритм оптимізації SAPO. Замість традиційного розподілу задач, RL Swarm створює peer-to-peer цикл генерації-оцінки-оновлення, де Solver-и створюють траєкторії, Proposer-и генерують різноманітні задачі, а Evaluator-и оцінюють вихідні дані за допомогою заморожених суддівських моделей. SAPO )Swarm Sampling Policy Optimization( — архітектурна інновація: замість обміну градієнтами, як у традиційному розподіленому тренуванні, вона ділиться зразками ролл-аутів і локально фільтрує сигнали винагороди. Це значно зменшує обсяг комунікацій у порівнянні з PPO або GRPO, дозволяючи споживацьким GPU брати участь у масштабному RL. Внесок Gensyn полягав у розумінні, що сильна залежність RL від різноманітних ролл-аутів — а не від тісної синхронізації параметрів — робить його природно придатним для децентралізованих архітектур із високою затримкою та пропускною здатністю.

Nous Research побудував весь стек навколо verifiable RL-середовища Atropos, яке забезпечує детерміновані сигнали винагороди для задач, таких як програмування та математика. Модель Hermes відслідковує перехід у галузі: ранні версії )Hermes 1-3( базувалися на прямому оптимізуванні переваг та DPO для ефективного узгодження, тоді як Hermes 4 включив повільно-розумні ланцюги, масштабування під час тестування та RL на основі GRPO. DeepHermes розгорнув цей процес RL у децентралізованій мережі GPU Psyche, що дозволяє інференційне RL на різноманітному обладнанні. Ключова інновація полягає в тому, що Atropos виступає як перевіряючий арбітр у мережі Psyche, підтверджуючи, чи дійсно вузли покращують політики — фундаментальне рішення для аудиту доказів навчання. DisTrO, техніка компресії градієнтів від Nous, зменшує витрати RL-комунікацій у рази. Разом ці компоненти об’єднують генерацію даних, верифікацію, навчання та інференцію у безперервний цикл самовдосконалення, що працює на відкритих GPU-мережах.

Gradient Network створив рамки Echo для RL, щоб розділити інференцію та тренування у окремі “зграї”, які масштабуються незалежно на різнорідному обладнанні. Зграя інференції використовує конвеєрний паралелізм для максимізації пропускної здатності зразків на споживацьких GPU та edge-устройствах. Зграя тренування виконує оновлення градієнтів та синхронізацію параметрів — централізовано або географічно розподілено. Echo пропонує два протоколи синхронізації — послідовний )з пріоритетом свіжості даних( та асинхронний )з максимальною ефективністю( — що дозволяє керувати узгодженістю політик і даних у мережах широкого масштабу. Розглядаючи тренування та інференцію як незалежні навантаження, Echo досягає вищої ефективності використання пристроїв, ніж традиційні підходи, де змішані навантаження спричиняють збої SPMD та вузькі місця.

Grail )у екосистемі Bittensor( через Covenant AI застосовує криптографічний підхід до verifiable RL. Використовуючи механізм консенсусу Yuma від Bittensor як основу, Grail створює ланцюг довіри через детерміноване генерування викликів )з використанням рандомних маяків drand(, лог-перевірку рівня токенів та прив’язку ідентичності моделі через відбитки ваг. Це дозволяє майнерам генерувати кілька шляхів інференції для однієї задачі, тоді як валідатори оцінюють результати на правильність та якість інференції. Система показала значне покращення можливостей — Qwen2.5-1.5B підвищив точність у математиці з 12.7% до 47.6% через цей verifiable GRPO — і запобігає зломам винагород через криптографічні докази, що ролл-аути є справжніми та прив’язані до конкретної моделі.

Fraction AI запровадила зовсім іншу парадигму: RL з конкуренцією )RLFC(. Замість статичних моделей винагород або статичних даних переваг, Fraction AI створює ігрові середовища, де агенти з ІІ змагаються між собою, а відносні рейтинги та динамічні оцінки суддів ІІ забезпечують безперервний сигнал винагороди. Агенти платять за участь у різних “просторах” )зон задач( та отримують винагороди залежно від результатів. Користувачі виступають у ролі “мета-оптимізаторів”, керуючи дослідженнями через інженерію підказок, тоді як агенти автоматично генерують пари переваг через мікро-змагання. Це перетворює аннотовання даних із праці краудсорсингу у недовірливий бізнес-модель тонкого налаштування, де сигнали винагороди виникають із конкурентних динамік.

Кожен проект обрав різні точки входу — алгоритми, інженерія або ринковий дизайн — але зійшлися на єдиній архітектурі: розділення ролл-аутів і навчання, криптографічна верифікація та токенізовані стимули. Це не випадковість; це відображає те, як децентралізовані мережі змушені адаптуватися до структурних вимог RL.

Від централізованого узгодження до суверенного узгодження: можливості

Найглибша можливість у децентралізованому RL — це вихід за межі технічної оптимізації. Сучасне узгодження ІІ відбувається за зачиненими дверима у великих лабораторіях — кілька організацій вирішують, які цінності закодувати у все більш потужних системах. Децентралізоване навчання з підкріпленням дозволяє “суверенне узгодження”, коли спільноти можуть голосувати токенами, щоб колективно визначити “що є хорошим виходом” для своїх моделей. Переваги та моделі винагороди стають on-chain, керованими даними, а не приватними секретами.

Методології після тренування, такі як пряме оптимізування переваг, стають набагато потужнішими у цьому контексті. Замість того, щоб компанії ретельно підбирали обмежені набори переваг, децентралізовані мережі можуть отримувати необмежені, різноманітні сигнали переваг від глобальних спільнот. Різні спільноти можуть оптимізувати під різні цінності — одні пріоритетизують корисність, інші — безпечність, треті — креативність. Замість універсального узгодження ІІ, децентралізовані системи дозволяють плюралістичне узгодження, зберігаючи за спільнотами право на вплив.

Це також змінює економіку. Посттренування створює цінність через покращене логічне мислення, краще узгодження та розширені можливості. У централізованих системах ця цінність концентрується у платформі. У децентралізованих системах токенізація може прозоро винагороджувати тренерів )які надають обчислювальні ресурси(, узгоджувачів )які надають дані переваг(, та користувачів )які отримують користь від системи — перерозподіляючи цінність виробництва інтелекту за межі централізованих платформ до учасників мережі, що її створили.

Виклики та постійна напруга

Незважаючи на ці переваги, децентралізоване RL стикається з фундаментальними обмеженнями. Стінка пропускної здатності залишається: тренування ультрашироких моделей 70B+ параметрів все ще вимагає синхронізації, яку фізична затримка ускладнює. Поточні системи Web3 AI добре справляються з тонким налаштуванням та інференцією, але мають труднощі з повним тренуванням великих моделей. DisTrO та інші техніки стиснення комунікацій зменшують цю проблему, але вона залишається структурною, а не тимчасовою інженерною проблемою.

Більш підступним є Закон Гудхарта: коли оплата залежить від метрики, ця метрика перестає вимірювати те, що потрібно. У системах із заохоченнями учасники неминуче оптимізують функції винагороди, а не справжній інтелект. Зломи винагород — “score farming”, експлуатація крайніх випадків, ігнорування оцінювальних метрик — стають постійною гонкою озброєнь. Реальна конкуренція полягає не у створенні ідеальних функцій винагороди неможливо, а у побудові механізмів, стійких до атак, що виживають у складних спробах зловмисників. Атаки бунтівників — коли зловмисні учасники активно отруюють сигнали тренування — ускладнюють цю задачу.

Розв’язання вимагає розуміння, що стійкість виникає не з ідеального проектування правил, а з економічної конкуренції. Коли кілька організацій керують вузлами верифікації, коли валідатори караються за підтвердження фальшивих робіт, коли мережа винагороджує виявлення шахраїв, — стійкість до атак стає емерджентною властивістю, а не запланованою функцією.

Шлях уперед: три взаємодоповнюючі еволюції

Майбутнє децентралізованого RL, ймовірно, розгорнеться у трьох паралельних напрямках.

Перший — масштабування ринку верифікованого інференційного обчислення. Замість повних тренувальних пайплайнів, короткострокові системи зосередяться на розподілі інференційного RL та верифікації по всьому світу. Задачі, такі як математичне мислення, генерація коду, наукові задачі — де вихідні дані можна детерміновано перевірити — стануть першими цеглинами. Ці “маленькі, але гарні” вертикальні рішення безпосередньо пов’язують покращення можливостей із цінністю, потенційно перевищуючи закриті моделі у своїх сферах.

Другий — активізація переваг та моделей винагороди. Замість того, щоб вважати переваги одноразовим краудсорсингом, децентралізовані системи можуть токенізувати високоякісний зворотній зв’язок і моделі винагороди як керовані дані. Це перетворює аннотовання з одноразової транзакції у участь у капіталі — учасники володіють акціями у моделях винагороди, що живлять системи їхнього узгодження.

Третій — спеціалізація RL-підмереж. Децентралізовані мережі розвиватимуться від універсальної інфраструктури тренування до спеціалізованих підмереж RL, оптимізованих для конкретних задач — DeFi-стратегії, генерація коду, наукові відкриття, embodied AI. Кожна підмережа матиме свої механізми верифікації, цінності спільноти та токен-економіку. Мета-структура стане менш “одна децентралізована OpenAI” і більше “дюжина спеціалізованих інтелектуальних кооперативів”.

Висновок: переписування виробничих відносин інтелекту

Комбінація підкріплення з навчанням та Web3 у кінцевому підсумку являє собою щось глибше, ніж технічна оптимізація. Вона переписує фундаментальні відносини у виробництві ІІ: як навчається, узгоджується та ціниться інтелект.

Вперше стає можливим уявити, що тренування ІІ може функціонувати як відкритий ринок обчислень, де глобальні довгі хвости GPU беруть участь як рівноправні економічні актори. Переваги та моделі винагороди можуть перетворитися з приватних секретів у on-chain, керовані активи. Цінність, створена інтелектом, може розподілятися між тренерами, узгоджувачами та користувачами, а не концентруватися у централізованих платформах. Пряме оптимізування переваг та нові методи посттренування — ключові технології, що дозволяють цьому зсуву, — не тому, що вони ідеально вирішують узгодження, а тому, що вони роз’єднують навчання від централізації та дозволяють верифікацію без довіри.

Це не про створення децентралізованої версії OpenAI. Справжня можливість полягає у фундаментальній реорганізації функціонування виробництва інтелекту: від закритих корпоративних лабораторій до відкритих економічних мереж, де спільноти колективно тренують, узгоджують і володіють системами, що розширюють їхні можливості.

Цей аналіз базується на дослідницьких підходах провідних команд у сфері інфраструктури Web3 AI, IOSG Ventures, Pantera Capital та нових проектах у екосистемі децентралізованого RL. Як і будь-який прогностичний аналіз, він містить інтерпретативне судження та потенційні упередження. Ринок криптовалют часто відхиляється між фундаментами проектів і цінами на вторинному ринку. Цей контент призначений для інформаційних, академічних та дослідницьких цілей і не є інвестиційною порадою або рекомендацією щодо купівлі чи продажу будь-яких токенів.