Как обучение с подкреплением меняет развитие ИИ через децентрализованные сети

Схождение reinforcement learning и Web3 — это не просто техническое сочетание, а фундаментальный сдвиг в том, как обучаются, выравниваются и управляются системы искусственного интеллекта. В отличие от простого децентрализованного распространения существующей инфраструктуры ИИ, эта интеграция решает основные структурные требования современного обучения с подкреплением через уникальные возможности блокчейн-сетей, создавая путь для распределенного интеллекта, который бросает вызов централизованным моделям.

Понимание современного обучения ИИ: почему важен reinforcement learning

Искусственный интеллект эволюционировал от статистического распознавания шаблонов к структурированным возможностям рассуждения. Появление моделей, ориентированных на рассуждение, показывает, что обучение с подкреплением после тренировки стало необходимым — не только для выравнивания, но и для систематического повышения качества рассуждений и способности принимать решения. Этот сдвиг отражает важное понимание: создание универсальных систем ИИ требует большего, чем предварительное обучение и тонкая настройка инструкций. Требуется сложная оптимизация с использованием reinforcement learning.

Современное обучение больших языковых моделей проходит через трехэтапный жизненный цикл. Предварительное обучение создает базовую модель мира с помощью масштабного самосупервизированного обучения, потребляя 80-95% вычислительных ресурсов и требуя высокоцентрализованной инфраструктуры с синхронизированными кластерами из тысяч процессоров. Тонкая настройка с учителем внедряет специфические для задач возможности по относительно меньшей стоимости (5-15%). Этапы обучения с подкреплением после тренировки — включая RLHF, RLAIF, PRM и GRPO — определяют конечные способности рассуждения и выравнивание ценностей, потребляя всего 5-10% ресурсов, но обладая уникальным распределенным потенциалом.

Техническая архитектура reinforcement learning показывает, почему интеграция с Web3 имеет смысл. RL-системы делятся на три основных компонента: сеть политики, генерирующая решения; процесс Rollout, обрабатывающий параллельное создание данных; и модуль Learner, обновляющий параметры на основе обратной связи. Важно, что Rollout включает масштабное параллельное сэмплирование с минимальной межузловой коммуникацией, тогда как этап обучения требует высокоскоростной централизованной оптимизации. Эта архитектурная разделенность естественно отображается на децентрализованных топологиях сетей.

Естественное соответствие: почему reinforcement learning сочетается с децентрализованной инфраструктурой

Соответствие между reinforcement learning и Web3 обусловлено общими принципами: оба работают как системы с мотивацией, оптимизирующие поведение через структурированные механизмы обратной связи. Три базовых элемента обеспечивают эту совместимость.

Децуплированная вычислительная архитектура: операции Rollout беспрепятственно распределяются по разнородным глобальным GPU — потребительским устройствам, периферийному оборудованию или специализированным ускорителям — поскольку требуют минимальной синхронизации. Обновления политики сосредоточены на централизованных узлах обучения, поддерживая стабильность при внешних затратных операциях сэмплирования. Это отражает способность Web3 координировать разнородные вычислительные ресурсы без централизованного контроля.

Криптографическая проверка: доказательства с нулевым разглашением и механизмы Proof-of-Learning подтверждают, что вычислительная работа выполнена правильно, решая фундаментальную проблему доверия в открытых сетях. Для детерминированных задач, таких как генерация кода или математические рассуждения, валидаторы могут лишь подтвердить правильность вывода, что значительно повышает надежность в распределенных условиях.

Токенизированные стимулы: блокчейн-токены напрямую вознаграждают участников за предоставление обратной связи, вычислительных ресурсов или услуг проверки. Это создает прозрачные, разрешительные рынки стимулов, превосходящие традиционные краудсорсинговые подходы, где участие, вознаграждение и правила штрафов работают через детерминированную on-chain логику, а не через централизованный найм.

Дополнительно, блокчейн-сети естественно образуют мультиагентные среды с проверяемым выполнением и программируемыми стимулами — именно такие условия необходимы для появления систем reinforcement learning с множеством агентов в большом масштабе.

Конвергентная архитектура: декуплирование, проверка и стимулы

Анализ ведущих проектов с интеграцией Web3 и reinforcement learning выявляет яркое архитектурное сходство. Несмотря на разные технические подходы — инновации в алгоритмах, системная инженерия или рыночный дизайн — успешные проекты реализуют последовательные паттерны.

Паттерн декуплирования проявляется во всех проектах: распределенное создание Rollout на потребительских сетях обеспечивает высокую пропускную способность данных для централизованных или слабоцентрализованных модулей обучения. Асинхронное разделение Actor-Learner в Prime Intellect и двухкластерная архитектура Gradient Network реализуют такую топологию.

Требования к проверке формируют инфраструктурный дизайн. Proof-of-Learning в Gensyn, TopLoc в Prime Intellect и криптографические механизмы Grail разделяют принцип: математический и механический дизайн обеспечивает честность, заменяя доверие криптографической уверенностью.

Механизмы стимулов закрывают обратные связи. Подача вычислительной мощности, генерация данных, проверка, ранжирование и распределение вознаграждений связаны через токеновые потоки. Вознаграждения стимулируют участие, а штрафы за нечестность обеспечивают стабильную эволюцию в открытых средах.

Шесть проектов, прокладывающих путь к децентрализованной инфраструктуре reinforcement learning

Prime Intellect: асинхронное распределенное обучение в масштабе

Prime Intellect реализует reinforcement learning для глобальной координации вычислений через свою платформу prime-rl, предназначенную для истинной асинхронности в разнородных средах. Вместо синхронизации всех участников на каждом этапе обучения, работники Rollout и Learner работают независимо. Агенты генерируют траектории с максимальной пропускной способностью, используя vLLM’s PagedAttention и непрерывные батчи; Learner асинхронно подтягивает данные без ожидания отстающих.

Три ключевых инновации позволяют реализовать этот подход. Во-первых, полное декуплирование отменяет традиционные синхронные парадигмы PPO, позволяя любому количеству GPU с разной производительностью участвовать непрерывно. Во-вторых, FSDP2 срезание параметров в сочетании с архитектурами типа Mixture-of-Experts позволяет эффективно обучать модели с миллиардом параметров, при этом активируя только релевантных экспертов, что значительно снижает память и затраты на вывод. В-третьих, GRPO+ (Group Relative Policy Optimization) устраняет дорогие сети Critic, сохраняя стабильность сходимости при высокой задержке благодаря специальным механизмам стабилизации.

Серия моделей INTELLECT подтверждает зрелость этой архитектуры. INTELLECT-1 показала, что кроссконтинентальное обучение с коммуникационным соотношением менее 2% поддерживает 98% загрузки GPU на трех континентах. INTELLECT-2 доказала, что permissionless RL с глобальным открытым участием достигает стабильной сходимости несмотря на задержки и асинхронность. INTELLECT-3, модель с 106B разреженных параметров, активирующая только 12B, показывает показатели уровня флагманских моделей (AIME 90.8%, GPQA 74.4%, MMLU-Pro 81.9%), сопоставимые с гораздо большими централизованными моделями, демонстрируя, что распределенное децентрализованное обучение дает конкурентные результаты.

Поддерживающие компоненты решают конкретные задачи. OpenDiLoCo уменьшает межрегиональную коммуникацию в сотни раз за счет временной разреженности и квантования весов. TopLoc и децентрализованные валидаторы создают слои доверия без доверия. Data engine SYNTHETIC генерирует цепочки высокого качества для инференса, позволяя реализовать pipeline parallelism на потребительских кластерах.

Gensyn: коллаборативный ройный интеллект через RL

Gensyn предлагает принципиально другую организационную модель для распределенного интеллекта. Вместо распределения вычислительных задач Gensyn реализует децентрализованный коллаборативный reinforcement learning, где независимые узлы — Solvers, Proposers и Evaluators — формируют P2P-кольца без центрального планирования.

Solvers генерируют локальные Rollout и траектории. Proposers динамически создают задачи с адаптивной сложностью, подобно обучению по курсу. Evaluators используют замороженные модели судей или детерминированные правила для получения локальных наград. Эта структура имитирует человеческое совместное обучение — цикл саморганизации generate-evaluate-update.

Алгоритм SAPO (Swarm Sampling Policy Optimization) позволяет реализовать такую децентрализацию. Вместо обмена градиентами, требующими высокой пропускной способности, SAPO делится сырыми образцами Rollout и рассматривает полученные траектории как локально сгенерированные данные. Это значительно снижает синхронизационные издержки при сохранении стабильности сходимости при значительных задержках, позволяя потребительским GPU участвовать эффективно в масштабной оптимизации.

В сочетании с Proof-of-Learning и Verde, Gensyn показывает, что reinforcement learning естественно подходит для децентрализованных архитектур, поскольку он делает акцент на масштабное разнообразное сэмплирование вместо частой синхронизации параметров.

Nous Research: проверяемое рассуждение через Atropos

Nous Research создает интегрированную когнитивную инфраструктуру, объединенную вокруг проверяемого reinforcement learning. Ее основные компоненты — модели Hermes, среды проверки Atropos, оптимизация обучения DisTrO и децентрализованная сеть Psyche — формируют постоянно улучшающиеся циклы обратной связи.

Atropos — архитектурный ключ. Вместо дорогих человеческих аннотаций он реализует детерминированную проверку для задач, таких как выполнение кода и математические рассуждения, прямо подтверждая правильность вывода и обеспечивая надежные сигналы награды. В децентрализованной сети Psyche Atropos выступает в роли судьи: проверяет, что узлы действительно улучшают политики, обеспечивает проверяемое Proof-of-Learning и решает проблему надежности наград в распределенном RL.

Семейство моделей Hermes демонстрирует развитие этой архитектуры. Ранние Hermes использовали DPO для эффективной согласованности инструкций. DeepHermes интегрировал цепочки рассуждений типа System-2, улучшая математические и кодовые возможности через масштабирование во время инференса. Самое важное — DeepHermes внедрил GRPO, заменив традиционный сложный для распределения PPO, что позволило выполнять reinforcement learning во время инференса на децентрализованных GPU-сетях Psyche.

DisTrO решает проблему пропускной способности при распределенном обучении за счет momentum decoupling и градиентной компрессии, сокращая затраты на коммуникацию в разы. Это позволяет обучать RL на стандартной интернет-скорости без необходимости подключения к датацентрам.

Gradient Network: архитектура Echo для гетерогенной оптимизации

Gradient Network использует Echo — архитектуру, которая разделяет обучение, инференс и пути наград, позволяя независимо масштабировать и планировать в разнородных средах. Echo реализует двухкластерную архитектуру: отдельные Inference и Training Swarms, не блокирующие друг друга, что максимизирует использование ресурсов.

Inference Swarm, состоящий из потребительских GPU и периферийных устройств, использует Parallax для построения высокопроизводительных сэмплеров через pipeline parallelism. Training Swarm, потенциально распределенный по всему миру, занимается обновлением градиентов и синхронизацией параметров. Легкие протоколы синхронизации — либо по приоритету точности, либо по эффективности — поддерживают согласованность политик и траекторий, одновременно максимально используя устройства.

Основу Echo составляет сочетание Parallax для гетерогического инференса в условиях низкой пропускной способности и компонентов распределенного обучения, таких как VERL, с использованием LoRA для минимизации межузловой синхронизации. Это обеспечивает стабильное выполнение reinforcement learning в разнородных глобальных сетях.

Grail: криптографическое доказательство для проверяемого reinforcement learning

Grail, реализованный в экосистеме Bittensor через Covenant AI, создает проверяемый слой инференса после обучения RL. Его ключевое новшество — криптографические доказательства связывают конкретные rollouts reinforcement learning с конкретными моделями, обеспечивая безопасность в доверительных средах.

Grail устанавливает доверие через три механизма. Детеминированные вызовы с использованием drand-биенов и хешей блоков создают непредсказуемые, но воспроизводимые задачи (SAT, GSM8K), исключая мошенничество при предобработке. Валидаторы собирают логиты на уровне токенов и цепочки инференса с минимальными затратами, используя PRF-индексы и скетч-коммиты, подтверждая, что rollouts соответствуют заявленной модели. Связывание идентичности модели прикрепляет инференс к структурированным подписи весовых отпечатков и распределений токенов, предотвращая замену модели или повтор результатов.

Публичные эксперименты показывают эффективность: повышение точности Qwen2.5-1.5B по MATH с 12.7% до 47.6%, при этом предотвращая мошенничество. Grail служит доверенной основой Covenant AI для реализации децентрализованного RLAIF/RLVR.

Fraction AI: обучение через соревнование (RLFC)

Fraction AI строится вокруг Reinforcement Learning from Competition (RLFC), заменяя статические модели наград динамическими соревновательными средами. Агенты соревнуются в Spaces, где относительные рейтинги и оценки AI-судей дают награды в реальном времени, превращая выравнивание в постоянно онлайн-игровое взаимодействие.

Ценность этого подхода принципиально отличается от традиционного RLHF: награды возникают из постоянно меняющихся оппонентов и оценщиков, а не из фиксированных моделей, что предотвращает эксплуатацию наград и избегает локальных оптимумов за счет стратегического разнообразия.

Четырехкомпонентная архитектура включает Agents (легковесные политики на базе открытых LLM, расширенные через QLoRA), Spaces (изолированные области задач, где агенты платят за участие), AI Judges (RLAIF-основные слои мгновенных наград) и Proof-of-Learning (связывающие обновления с конкретными результатами соревнований). Эта структура позволяет пользователям выступать в роли “мета-оптимизаторов”, направляя исследование через подсказки и гиперпараметры, а агенты автоматически генерируют огромное количество высококачественных пар предпочтений через микро-соревнования.

Возможности и вызовы: реальный потенциал reinforcement learning × Web3

Эта парадигма перестраивает экономические основы ИИ. Изменение стоимости: Web3 мобилизует глобальные долгие хвосты вычислений по минимальной стоимости, недостижимой для централизованных облачных провайдеров, решая проблему неограниченного спроса reinforcement learning на сэмплирование Rollout. Суверенное выравнивание: сообщества голосуют токенами за “правильные” ответы, демократизируя управление ИИ за пределами платформенных монополий по ценностям и предпочтениям.

Однако остаются значительные вызовы. Пропускная способность ограничивает полное обучение сверхбольших моделей (70B+), что в настоящее время ограничивает Web3 AI только тонкой настройкой и инференсом. Закон Гудхарта описывает постоянную уязвимость: сильно мотивированные сети склонны к игре на награды, где майнеры оптимизируют правила оценки, а не реальный интеллект. Атаки типа Byzantine активно загрязняют сигналы обучения, требуя надежных механизмов, выходящих за рамки простого добавления правил против мошенничества.

Реальная возможность — не просто копировать децентрализованные аналоги OpenAI, а переопределить “умные производственные отношения”: превращая обучение в открытые рынки вычислений, активируя предпочтения и награды как управляемые on-chain активы, и перераспределяя ценность между тренерами, выравнивателями и пользователями, а не концентрируя ее в централизованных платформах. Это не просто постепенное улучшение, а структурное преобразование того, как человечество производит, выравнивает и извлекает ценность из искусственного интеллекта.